边缘计算的四个预测

随着公司开始明白边缘是新的云，边缘就成了整个2018年的热门话题。向边缘的过渡和采用将成为2019年IT战略的重要组成部分，因为一些关键趋势将推动边缘计算快速落地。据预测，到 2025年，边缘计算市场规模预计将达到32.4亿美元。

每天，我都会收到来自客户的问题：他们如何为他们的新项目做计划，他们应该考虑哪些技术来满足他们的业务需求，以及如何知道什么是新兴技术，什么只是一个正在衰退的趋势。今年，IT领导者们应该意识到，这些趋势仍在持续，并将继续看到投资和发展成为企业经营的主打方式。

边缘计算

物联网(IoT)已经改变了公司的运营、产生和共享终端数据的方式。例如跟踪一个人的生命体征并将数据发回总部进行处理的设备，或67%的制造工厂致力于“智能工厂”操作。Statista 估计，到2018年底，全球有超过230亿台连接的物联网设备。进入2019年，组织将继续向物联网领域迈进，以增强他们设备的的智能化和自动化。

正在考虑物联网或已经推出物联网的企业将继续看到边缘计算的新影响和发展(更智能，更快速，更受支持)。不要害怕新技术进入市场——该行业发展迅速，新的平台被采用的速度将比过去更快。

云的大规模采用导致了带宽问题。由于越来越多的流程和应用程序托管在Azure，AWS或Rackspace等云平台中，这些提供商发送和接收云数据时所需的带宽成本也越来越高。并且随着将更多应用程序和数据迁移到云中以降低资本支出，IT经理们更加深刻的感受到这种影响。这是许多云平台利用的问题。

对于边缘计算平台，数据聚合和处理的大部分就发生在边缘，这意味着很大一部分数据实际上并没有被传递到云上——只有经过处理的结果才需要发回云端。因此客户可以通过将其大部分数据处理转换为本地计算来降低带宽成本。这种操作可以减少大数据的传递，将更多的计算放在边缘，降低IT预算成本，并获得比节省带宽更多的好处。

人工智能(AI)已经席卷全球各地的企业，带来技术进步的同时并为企业提供竞争优势。事实上，在近期调查中，近85%的受访者表示，他们相信人工智能会给他们带来竞争优势。

人工智能通常依赖于云，并且以云计算能力为后盾。这种趋势正在向主机人工智能的边缘转移，使其具备实时学习和提供高效结果的能力。因为对边缘计算而言，数据不一定要冒着延迟或数据包丢失的风险，到数据中心去处理，从而提高了AI平台本身的性能。

希望将AI纳入其业务的企业领导者首先要分析他们的目标。确定这一点将有助于引导他们了解哪些技术并为他们提供最好的服务。

随着微服务的兴起，企业需要更加灵活和敏捷的网络。微服务简化了将业务规则，流程或策略推送到各个离散包(该包中定义了各种业务需求)的过程，从而简化了扩展能力。它们还可以轻松快速部署新服务并与其他平台集成。微服务可以坐在边缘，支持物联网平台，这样它们占用的空间更小，并尽可能少地使用计算资源，这意味着物联网平台可以以闪电般的速度运行。

当公司继续使他们的操作“聪明”时，我看到市场在满足平台的计算需求方面取得了显著的进步。这一优势已不再是概念验证阶段，它已进入主流应用领域，并且预计将以41%的复合年增长率增长。企业正在采用边缘策略改善他们的运营并为其网络带来实时性能。