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簡單地說，邊緣計算是一種分布式、開放的IT架構(gòu)，具有分散的處理能力，支持移動計算物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和其他低延遲技術(shù)。通過邊緣計算，數(shù)據(jù)由設(shè)備本身或本地計算機(jī)或服務(wù)器處理，而不是傳輸?shù)竭h(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心。邊緣計算可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流加速，其中包括實(shí)時數(shù)據(jù)處理和無延遲。它允許智能應(yīng)用程序和設(shè)備在創(chuàng)建數(shù)據(jù)時幾乎立即響應(yīng)數(shù)據(jù)，從而消除滯后時間。 目前，數(shù)據(jù)管理和分析是在云中或數(shù)據(jù)中心進(jìn)行的。然而在邊緣計算模型中，傳感器和連接的設(shè)備將數(shù)據(jù)傳輸?shù)礁浇倪吘売嬎阍O(shè)備，該邊緣計算設(shè)備容納在本地的數(shù)據(jù)中心中，而不是將其傳輸回云端或遠(yuǎn)端的數(shù)據(jù)中心。 雖然邊緣計算仍然是一項(xiàng)新興技術(shù)，但它可以實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理，因?yàn)榭梢栽跀?shù)據(jù)源附近處理大量數(shù)據(jù)，從而減少互聯(lián)網(wǎng)帶寬的使用。這既降低了成本，又確保了應(yīng)用程序可以在遠(yuǎn)程位置有效使用。此外，在不將數(shù)據(jù)放入公共云的情況下處理數(shù)據(jù)的能力為敏感數(shù)據(jù)增加了有用的安全層。 大量的設(shè)備和數(shù)據(jù) 為了更好地理解邊緣計算的必要性，必須考慮到未來幾年物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和應(yīng)用的爆炸性增長。根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)國際數(shù)據(jù)公司(IDC)的報告，2019年45%的物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)建的數(shù)據(jù)將被存儲、處理、分析，并在網(wǎng)絡(luò)附近或邊緣進(jìn)行操作。與此同時，IHS Markit公司預(yù)測，物聯(lián)網(wǎng)市場將從三年前的150多億臺設(shè)備增長到2020年的約300億臺設(shè)備，到2025年將超過750億臺設(shè)備。 除了頻繁報道的自動駕駛汽車和可穿戴設(shè)備等消費(fèi)者使用案例之外，物聯(lián)網(wǎng)還將改變農(nóng)業(yè)、建筑、能源、制造業(yè)、醫(yī)療保健、采礦、公共安全和公用事業(yè)等行業(yè)。此外，考慮到許多美國和歐洲都市區(qū)已推出智能城市計劃，IHS Markit公司預(yù)測，由物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備和傳感器的增長推動的全球數(shù)據(jù)傳輸預(yù)計將從每年20%增加到25%，而這已經(jīng)不足為奇了。在接下來的15年中，平均每年的增長率為50%。 如此多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生如此多的數(shù)據(jù)，重要的是要意識到在許多情況下這些連接的設(shè)備和傳感器只能在數(shù)千兆位速度和亞毫秒級延遲下有效。在高速公路上每小時行駛65英里的自動駕駛汽車可以接受的一秒延遲可能意味著汽車的傳感器檢測到迎面而來的大貨車之間的安全距離不夠。通過將處理和存儲功能放置在網(wǎng)絡(luò)邊緣附近，邊緣計算可以確保速度和延遲要求。 據(jù)羿戓設(shè)計所了解，在醫(yī)療保健領(lǐng)域，由于邊緣基礎(chǔ)設(shè)施和物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)及應(yīng)用的出現(xiàn)，緊急醫(yī)療服務(wù)也在進(jìn)行轉(zhuǎn)型。如今的救護(hù)車主要用作當(dāng)?shù)蒯t(yī)院的交通工具，但由于邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)的影響，救護(hù)車很快就會成為一個移動的急救室。 下一代從業(yè)者將能夠與急診室工作人員和醫(yī)生進(jìn)行高清雙向視頻對話。這種實(shí)時信息傳遞將使醫(yī)院人員能夠預(yù)測從現(xiàn)場傳來的信息。此外，邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)將使緊急醫(yī)療技術(shù)人員能夠?qū)崟r訪問數(shù)據(jù)庫中的患者記錄。他們還可以在運(yùn)送過程中將患者的生命體征傳送到醫(yī)院，為醫(yī)院工作人員提供所需的數(shù)據(jù)。這種對患者病情的預(yù)先了解將使他們能夠在患者到達(dá)醫(yī)院時部署合適的醫(yī)療專家和設(shè)備。 毫秒級時間也十分重要 在這些和其他實(shí)例中，邊緣計算減少了延遲，因?yàn)閿?shù)據(jù)不必通過網(wǎng)絡(luò)到達(dá)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心或云端進(jìn)行處理。取決于實(shí)現(xiàn)、邊緣計算架構(gòu)中的時間敏感數(shù)據(jù)可以由智能設(shè)備在源頭處理，或者發(fā)送到接近客戶的數(shù)據(jù)中心的中間服務(wù)器。如上所述，這對于毫秒級延遲可能意味著生死之間差異的情況，以及機(jī)器對機(jī)器(M2M)工業(yè)應(yīng)用中的情況非常理想。同時，對于時間敏感度較低的數(shù)據(jù)將被發(fā)送到云端進(jìn)行歷史分析、大數(shù)據(jù)分析和長期存儲。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)和虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)、多人游戲和電子商務(wù)也將受益于邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)勢。 除了通過減少計算延遲來提高數(shù)據(jù)速度之外，還有三個原因可以解釋為什么邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)時代對企業(yè)業(yè)務(wù)運(yùn)營和IT基礎(chǔ)設(shè)施至關(guān)重要： 1、安全性，因?yàn)閿?shù)據(jù)更接近于創(chuàng)建它的位置。 2、可擴(kuò)展性，因?yàn)檫吘売嬎慊旧鲜欠植际接嬎悖@意味著它可以提高彈性，減少網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，并且更容易擴(kuò)展。 3、通過數(shù)據(jù)傳輸頻率和規(guī)模降低集中式云計算來降低成本。 邊緣和5G的重要性 邊緣計算將是物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備和云端之間的連接，由本地設(shè)備組成，例如網(wǎng)絡(luò)設(shè)備或翻譯云存儲API的服務(wù)器。具有1-10個機(jī)架的本地化數(shù)據(jù)中心，提供重要的處理和存儲功能，包括預(yù)制的微型數(shù)據(jù)中心。與集中式云計算數(shù)據(jù)中心相比，具有10個以上機(jī)架并且更靠近用戶和數(shù)據(jù)源的區(qū)域數(shù)據(jù)中心。 另一個促進(jìn)邊緣計算的關(guān)鍵組件將是電信公司構(gòu)建的下一代5G蜂窩網(wǎng)絡(luò)。在美國，AT&T公司和Verizon公司都在進(jìn)行試驗(yàn)，日本、韓國和中國已經(jīng)建設(shè)了早期的5G網(wǎng)絡(luò)。隨著電信運(yùn)營商在其無線網(wǎng)絡(luò)中采用5G技術(shù)，他們將越來越多地添加微型數(shù)據(jù)中心，這些微型數(shù)據(jù)中心可以集成到5G通信塔臺中或與5G通信塔臺相鄰。然后，企業(yè)和云計算客戶將能夠在這些微數(shù)據(jù)中心擁有或租用空間用于邊緣計算，然后可以直接訪問電信提供商更廣泛的網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)關(guān)，該網(wǎng)絡(luò)可以連接到公共IaaS云計算提供商。 下一代通信技術(shù)的未來 一些人認(rèn)為下一代通信的未來是融合，一些通信塔臺基礎(chǔ)設(shè)施公司已經(jīng)與企業(yè)級數(shù)據(jù)中心提供商建立合作伙伴關(guān)系，在通信塔臺基礎(chǔ)上開發(fā)微型數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)邊緣計算。通過這種模式，基于通信塔臺的數(shù)據(jù)中心將云計算帶入本地區(qū)域并與新興的C-RAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)集成。 除了改進(jìn)內(nèi)容提供商和運(yùn)營商的分發(fā)之外，這種邊緣計算架構(gòu)方法還以較低的成本為云計算創(chuàng)建了重要的分發(fā)點(diǎn)。因此，而跳轉(zhuǎn)到通信塔臺的微型數(shù)據(jù)中心，因此不僅減少了訪問云端的延遲，而且還為實(shí)時應(yīng)用程序提供了可能性，并為最終用戶提供了更豐富、更加身臨其境的體驗(yàn)。 最近，業(yè)界已經(jīng)看到移動網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商(MNO)和微型數(shù)據(jù)中心提供商之間的若干合作伙伴關(guān)系和測試，以便他們的單位在蜂窩塔站點(diǎn)使用。然而，那些可以充分利用通信塔臺，全國范圍的數(shù)據(jù)中心和各種光纖資產(chǎn)的公司，最適合為尋求高度分布式托管和連接解決方案的客戶提供平臺，以支持邊緣計算。此外，為了向客戶提供真正有價值的服務(wù)，不僅僅是通信塔臺、微型數(shù)據(jù)中心、密集的光纖路線將數(shù)據(jù)、存儲和處理器推向了邊緣計算，還無縫地協(xié)調(diào)所有這些元素將提供完全管理的終端解決方案。
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