智能设备与边缘计算初探与前瞻

边缘计算正在兴起。您是否已为这种分析驱动的未来愿景的曙光做好准备，该愿景结合了AI和网络方面的先进技术来创建功能更强大的本地化系统?

边缘计算有望在今年取得重大发展，这些变化将对基础架构、网络和分析产生重要影响。因此，在您要平衡的所有其他优先事项中，您将希望继续关注今年的边缘计算发展。

边缘计算将处理带到网络上的设备或网关。基本概念是由以下思想驱动的：必须以极低的延迟执行某些类型的处理才能反馈诸如本地分析、机器人功能和传感器操作之类的过程。强大的边缘设备和网关可以压缩数据以传输到云端，执行预处理或处理和协调自主任务，而无需访问中央计算机。

由于这些功能，边缘计算与物联网(IoT)的不断发展以及5G移动网络的推出紧密相关。对于分析和数据，可能会存在重大的新机遇和挑战。必须建立支持基础设施，并且将对安全性提出新要求，并需要新的模型来处理IoT数据。

对于需要低延迟数据传输，非常高的带宽或强大的本地处理能力的应用而言，尽可能接近使用点的计算一直很重要，特别是对于机器学习(ML)和其他分析。

当前最主要的用途之一是自动驾驶汽车，其需要来自云的数据。如果对云的访问被拒绝或减慢，它们必须能够继续执行;没有延迟的空间。车辆上所有传感器产生的数据量巨大，不仅必须在本地进行处理，而且发送到云的任何数据都必须按需进行压缩和传输，以免占用过多的可用带宽并浪费宝贵的时间。IoT应用通常是边缘计算的重要驱动程序，因为它们共享相似的配置文件。

边缘计算正在发展一系列应用案例，这些用例包括自主管理设备、工业4.0工业机器人、智能家居设备、AR / VR、通信功能、AI和ML、医学和金融等等。在这些应用领域的每一个中都有可能发现最小的延迟和大量本地处理可能是有利的情况。但是，分析家认为这种情况会进一步发展，许多公司对此表示赞同。

因为它被视为一项重要的新技术，所以许多公司已经迅速进入了边缘计算的潮流。不过目前进展缓慢，所需的技术尚未到位，但几乎在每个领域都可以找到有限的机会。

据边缘状态报告(State of the Edge report)估计，在未来十年中，将在边缘基础设施和数据中心上花费超过7000亿美元的累计资本支出。根据Spiceworks于2019年发布的IT状况报告，在拥有5000名员工的组织中，有32%的组织已经在使用边缘计算。 而《 2019年Forrester Analytics全球业务技术流动性调查》发现，有57%的决策者计划进行边缘计算。许多分析师也做出了同样乐观的预测。但是，我们今天拥有的边缘计算与该概念所设想的未来几乎没有相似之处，即自主性、无处不在的AI和无处不在的智能设备的未来。

边缘计算是分布式、分散式计算，可将大量功能置于最终用户位置附近。因此，这是计算机能力和移动性不断提高的自然演进。当基础架构概念通过适当的可用软件标准化，5G网络全面运行并在全球范围内可用，物联网组件制定了标准，成本开始下降以使物联网本身开始成熟时，将发生巨大的变化。

由于这是一个有望实现高增长的领域，因此主要的行业供应商(例如IBM，Cisco，Oracle，Microsoft，Amazon，Dell，Hewlett-Packard Enterprise，SAP等)正在涉足基础架构领域，希望从快速增长的市场中获得一席之地。

这是令人兴奋的东西。许多分析家认为2020年对于进一步推动边缘计算在实现道路上至关重要。这是由于5G网络的增长、物联网的扩展，应用案例的增长以及关注度的提高(例如，无人驾驶汽车的火热)以及对5G网络可能实现的功能的逐渐了解。当前的实现往往是高度专有的，并且在一定程度上受到限制，这意味着成功案例的复制要困难得多。

尽管如此，边缘计算无疑正在发展，为这一新的未来做好准备很重要。它是一种分析驱动的愿景，结合了AI和网络方面的最新进展，以创建功能更强大的本地化系统。