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數十億物聯網和移動設備收集的數據呈指數級增長，這推動了從將數據發送到云進行處理和存儲的轉變，轉向分布式模型，其中一些計算發生在網絡邊緣，更接近數據創建的地方。

什么是邊緣計算？

邊緣計算是指處理、分析和存儲數據，使其更接近其生成位置，以實現快速、近乎實時的分析和響應。近年來，一些公司通過在云中集中數據存儲和計算來整合運營。但是，數十億分布式設備支持的新用例的需求 - 從先進的倉庫和庫存管理解決方案到視覺增強的機器人生產線到先進的智能城市交通控制系統 - 使這種模式不可持續。

此外，邊緣設備的使用增加-從智能攝像頭、移動銷售點信息亭、醫療傳感器和工業 PC 等物聯網 （IoT） 設備到網關和計算基礎設施）在數據源上更快、近乎實時地獲得可操作的見解，正在推動生成和收集的數據量呈指數級增長。

據估計，到2025年，75%的數據將在中央數據中心之外創建，而目前大多數處理都在中央數據中心之外進行。更進一步，今天企業收集的所有數據中約有90%將永遠不會被使用。2邊緣計算提供了一條途徑，通過高性能處理、低延遲連接和安全平臺從設備收集的數據中獲益。 據估計，到2025年，75%的數據將在中央數據中心之外創建，而目前大多數處理都在中央數據中心之外進行。 邊緣計算的驅動因素

云計算正在被它所支持的服務和應用程序的需求推向極限，從數據存儲和處理到系統響應能力。在許多情況下，更多的帶寬或計算能力不足以滿足更快地處理來自連接設備的數據的要求，并近乎實時地生成即時見解和行動。這些差距正在推動邊緣計算的采用和使用。

導致云挑戰的關鍵因素包括：

延遲。越來越多的行業正在實施需要快速分析和響應的應用程序。由于網絡與數據源的距離會帶來延遲，因此僅靠云計算無法滿足這些需求，從而導致效率低下、延遲時間和糟糕的客戶體驗。

帶寬。增加傳輸帶寬或更多處理能力可以克服延遲問題。然而，隨著公司繼續增加其網絡上的邊緣設備數量及其生成的數據量，將數據發送到云的成本可能會達到不切實際的水平，如果可以在邊緣處理，存儲和分析數據，則可以減輕這種水平。

安全和隱私。在邊緣保護敏感數據（如私人醫療記錄）并通過互聯網傳輸較少的數據，可以通過降低攔截風險來幫助提高安全性。此外，某些政府或客戶可能要求數據保留在創建數據的司法管轄區內。例如，在醫療保健領域，甚至可能有當地或區域要求限制個人數據的存儲或傳輸。

連接性。缺乏持久的互聯網連接可能會阻礙云計算，但各種網絡連接選項使邊緣到云計算成為可能。例如，5G提供高帶寬、低延遲的連接，用于從邊緣快速傳輸數據和提供服務。

人工智能。由于需要近乎實時的可操作情報，公司需要在數據源中使用AI，以便更快地進行處理并利用以前未開發的數據的潛力。

邊緣計算的優勢

將一些數據功能（如存儲、處理和分析）從云端轉移到邊緣，并靠近生成數據的位置，可以提供幾個關鍵優勢：

提高速度和降低延遲。將數據處理和分析轉移到邊緣有助于加快系統響應速度，從而實現更快的交易和更好的體驗，這在近乎實時的應用（如自動駕駛汽車操作）中至關重要。

改進了網絡流量管理。最大限度地減少通過網絡發送到云的數據量可以降低傳輸和存儲大量數據的帶寬和成本。

更高的可靠性。網絡一次可以傳輸的數據量是有限的。對于互聯網連接度低于標準的位置，能夠在邊緣存儲和處理數據，可在云連接中斷時提高可靠性。

增強的安全性。通過適當的實施，邊緣計算解決方案可以通過限制互聯網上的數據傳輸來提高數據安全性。

從邊緣到云

盡管邊緣計算為組織提供了前所未有的機會來釋放數據的價值，但云作為中央數據存儲庫和處理中心仍然至關重要。下圖顯示了用于收集數據、計算、存儲和網絡的邊緣設備如何組合在一起，以幫助組織在每個點上充分利用數據。

物聯網和邊緣計算設備收集數據并以兩種主要方式之一對其進行管理。具有內置處理器的智能邊緣計算設備可以提供板載分析或AI等高級功能，而沒有處理器的設備則將其生成的數據發送到部署在本地邊緣的服務器以進行存儲和分析。然后，本地邊緣服務器可以處理來自邊緣計算設備的數據，并返回近乎實時的應用程序所需的關鍵信息，或僅將數據的相關部分發送到云。來自眾多邊緣計算設備的數據可以整合到云中，以進行更廣泛的處理和分析。

邊緣計算如何工作？