2020年及未来值得关注的4个边缘计算趋势

企业发现，这些数据量太大，以至于他们无法高效且符合经济效益地将这些数据从终端设备迁移到云端进行分析，只能将处理后的信息从云端发送回这些设备。

与此同时，预估数据也清楚地说明了这个问题：技术研究和咨询公司IDC计算得出，到2025年，全球将有559亿台联网设备生成超过79 ZB数据-比2019年生成的13 ZB数据要高。

这正迫使企业转向边缘计算，这种技术使计算资源在物理上靠近端点设备，包括专用网关和服务器，甚至本地虚拟化数据中心。

在任何给定的用例中，无论实际部署了什么设备，边缘计算的目标都是相同的：从端点收集和分析数据，然后使用该信息来指引这些端点的后续操作。专家说，这对大多数企业来说都是新领域，但他们预计未来几年边缘计算将呈逐渐增加趋势。

Lean Manufacturing Research LLC公司创始人兼首席分析师兼The Analyst Syndicate成员Dan Miklovic说：“边缘计算可帮助解决物联网出现前不存在的问题。”

“以前，我们仅访问少量信息，我们将这部分数据转移到上游(私有云或公共云)并进行处理，然后将结果传输到下游，这个操作在当时是可行的。但是，现在，我们每秒生成千兆字节的数据，而不是每天或每周，因此尝试将所有数据传输到某个地方，对其进行处理并将结果发送回去，这种做法不可能实现。而边缘计算使你更接近该数据的来源，并可以将其转变为信息，从而减轻通信渠道的负担–这些通信渠道仅具有有限传输能力。”

边缘计算还将为企业带来很多机会。技术专家和IT高管预计，边缘计算能够改善现有流程，并刺激新的运营模式和新活动。以下四个边缘计算趋势将在很大程度上推动这些工作。

在很多情况下，从技术上讲，数据可以从终端设备移动到云端，其中应用程序可以处理数据，然后将信息发送回去，以指示这些终端采取适当的措施，这可能在几秒钟内发生。

但是，对于某些用例而言，这可能还不够快，Accenture Labs公司董事总经理Teresa Tung说，这正是边缘计算发挥作用的地方，其位置邻近性可提供某些操作所需的更快速度。

Tung说：“你不会希望来回云端传输导致操作被延迟;你确实需要边缘计算。它可能要快几毫秒，对于某些决策而言，这种速度很有必要。”

她指出，事实上5G确实比4G和LTE网络传输数据更快-但是5G不会完全消除边缘计算在速度方面的优势，特别是随着5G的普及，企业在5G网络上增加流量和压力的时候。

边缘计算不会完全取代云计算资源，但是企业将使更多的AI和机器学习功能尽可能地靠近端点设备，以确保这些智能流程能够以所需的速度和可靠性运行。

例如，考虑一下如何在边缘利用AI来协助制造业。在制造过程中，传感器沿着装配线部署，它们可以直观地检查所制造的产品是否有缺陷，然后将检查数据发送到边缘设备，这些边缘设备可运行算法以识别产品是否有缺陷、确定缺陷的类型、选择解决问题的最佳方法，然后最终指示制造系统采取纠正措施。

Miklovic说，边缘计算使这些机器能够快速自行做出明智的决策。

他还提到自动刹车汽车作为边缘智能的例子。根据Miklovic的说法，在自动驾驶车辆的边缘计算设备中，嵌入的AI会处理本地生成的数据，然后利用分析得出的信息来决定何时停车，这些数据包括车辆行经路途中是否有物体、静止还是移动、车辆自身的行驶速度、该物体是否在减速以及速率如何。

Miklovic说，在工业和消费类设置中，边缘设备嵌入的AI工作原理与此类似。他补充说，随着时间的推移，智能系统将学会更有效地分析数据以确定采取何种行动。

例如，通过家庭运动检测器，基于AI的家庭安全系统可以学会区分房主和陌生人，而在重型设备上，基于AI的监视系统可以学会区分不需要采取任何行动的临时压力，以及可能导致灾难性故障的压力–如果不立即关闭系统。

边缘计算的分散性质对于企业网络安全具有重要意义，因为数据和计算能力从其在核心数据中心的集中位置(无论是公共云还是私有云)分散到企业整个网络中的各个节点。

这种转变要求IT安全领导者以相应的方式扩展防御范围，以确保企业防御范围从中央数据中心通过网络扩展到边缘设备和端点本身。

PA Consulting公司AI和区块链专家Yannis Kalfoglou表示，边缘计算确实可帮助提高安全性。

根据Kalfoglou称，边缘计算可实现更高的安全性和灵活性，因为其分散的特性消除了单点故障中心点。安全团队可以切断受到攻击、破坏或遭泄漏的端点和边缘计算设备。

他说：“在边缘范例中，你只需要切断一个分枝-你不会丢失整棵树。数据泄露事故不可避免，但是如果发生泄漏事故，你可以通过切断边缘设备来缓解。”

Kalfoglou补充说，当企业采用真正的边缘范式时，他们可能会进一步提高其安全状况，他们在边缘保留更多数据，仅将有限的信息发送回核心。这样做，他们可限制攻击者成功入侵中央数据中心后挖掘的潜在价值。

他说：“在分布式环境中，基本没有类似蜂窝的东西。”他指出，企业可以通过加密、散列和其他措施将数据安全地保留在边缘上-此举还可以帮助企业满足要求法规要求—要求某些数据保留在特定的地理区域内。

但是，如果企业希望通过边缘部署获得此类安全性改进，则必须拥有强大的数据治理流程，该流程可以识别正在生成的什么数据以及这些数据应在何处处理、传输和存储。Kalfoglou说，这样的工作可以带来好处。

他补充说：“实际上，我已经将安全性视为部署边缘设备的动机之一。”

企业正在边缘保留越来越多的数据，并且，随着他们设计更多利用该技术的用例，数据量还会增加。

Tung说：“在技术方面，我们看到趋势的变化。在过去的十年中，我们转向云技术，但是现在，我们又转向边缘。”

但边缘计算趋势并不会消除对云计算的需求-专家预计，企业将继续依靠公共云和私有云来获得某些功能。

Kalfoglou说：“如果没有定期与云端进行连接，那么边缘设备将无法实现完全自治。”

企业可能会设计其IT环境以将云资源用于重型应用程序，而将边缘计算用于轻型应用程序。这将包含网格网络，在边缘的节点相互连接、共享信息和指令，当与AI和机器学习结合使用时，以及更高的自动化程度，这将助力自主的工作流程。

企业云解决方案提供商Ahead的负责人David Williams说：“边缘计算和云计算具有共生关系。尽管它们解决不同的问题集，但它们却可以相得益彰。”

他补充说：“我们开始看到同时具有边缘和云组件(松散耦合)的解决方案，其中边缘环境利用彼此的优势。同样重要的是，它们都具有自主权，以使边缘和云端应用程序和服务可以在没有紧密依存关系的情况下独立运行。我们预计，云计算和边缘计算将继续发展，而实际应用程序会模糊两者之间的界限。

在未来几年，除了已经可用于边缘计算部署的产品(网络、存储和计算设备)–从典型的数据中心和云基础架构派生出来的产品，我们将看到更多专门针对边缘计算的产品将进入市场。

研究公司MarketsandMarkets在其2019年8月的报告中预测，全球边缘计算市场将从$2019年的28亿美元增长到2024年的90亿美元。

Forrester公司为基础架构和运营专业人士提供服务的分析师Abhijit Sunil表示，各大供应商正在向市场推出更多专门针对边缘计算的产品，包括可以更好地承受高温和振动等环境因素的处理器。

专家们还预计市政府将投资于边缘计算，以作为智能城市计划的一部分，智能汽车将使用边缘计算用于自动化功能，以及各种私营部门公司进行试点项目。PA Consulting公司转型专家Proteus Duxbury说：“我想不出任何不应该考虑边缘计算的行业，只是其中一些行业的发展速度比其他行业快。未来两年，我们将处于试用模式。”