边缘计算是工业企业的基础技术，可提供更短的延迟，更强大的安全性，响应速度更快的数据收集和更低的成本。根据 总部位于加利福尼亚的咨询公
边缘计算是工业企业的基础技术，可提供更短的延迟，更强大的安全性，响应速度更快的数据收集和更低的成本。
根据 总部位于加利福尼亚的咨询公司Frost&Sullivan的最新 研究，该研究指出，尽管处于早期阶段，但多访问边缘计算(MEC)市场估计仍将增长157%，到2024年将产生72.3亿美元的收入从2019年的6,410万美元开始。研究还预测，到2022年，大约90%的工业企业将使用边缘计算。
尽管影响很大，但是边缘计算的用例尚不完全清楚。行业中许多人的定义也没有。
完善边缘性能
总部位于硅谷的技术公司IoTeX的首席执行官Raullen Chai表示，边缘计算顾名思义就是在网络边缘的设备上执行计算的概念 。就像银行交易现在通常在智能手机(边缘)而不是在银行分支机构(中央服务器)上进行的方式一样。数据不再必须从设备传输到中央服务器再传输回设备，从而降低了等待时间，有助于人工智能计算实时工作。
Chai表示：“随着5G的成熟，这将变得越来越重要，它可以在我们的智能设备和传感器网络上处理和传输比以往更多的数据。” “借助边缘计算，可以在无人机设备本身上快速管理信息，并且可以实时实施操作调整。”
与其他技术结合使用时，边缘计算还提供了提供更好的安全性和隐私性的可能性。区块链源自与边缘计算相同的基础概念：采用传统的集中式服务器并将其功能直接分配给许多节点或设备。结合使用后，在区块链注册设备上的边缘计算将提供一种创新的方法，为用户提供更多的安全性，功能性和隐私性。
然而，为了进一步限定边缘计算的定义是很重要的，马特·雅各布斯，在总部位于加州弗里蒙特，首席战略官说，企鹅计算它建立开放的， 基于Linux的云解决方案。可以从“远端”，“近端”和使那些环境与更大的数据中心资产之间实现有效互操作的技术的角度来看待边缘计算。远端是指部署在距离云数据中心最远且最接近用户的位置的基础架构，而近端是指部署在远端与云数据中心之间的基础架构。
在诸如医疗保健和广告技术之类的目标市场中，对边缘计算有需求。边缘计算应用程序可以包括智能园区中的任何内容，在智能园区中，用于视频分析的边缘推理可提供更安全的生活方式，而无接触式零售则可以帮助阻止COVID-19等传染病的传播。
实施使企业处于领先地位
组织全球范围内已经开始朝这个方向也移动，并有可能采纳并应用到数字工作场所的更多领域，根据圣塔克拉拉，最近的研究加州基于Aruba Networks公司，惠普公司企业的无线网络子公司。
随着网络日益拥挤的用户和物联网设备生成的大量数据，IT领导者逐渐意识到，分析靠近边缘的实时数据可提高效率和洞察力，从而改善业务成果。
根据对2,400个IT决策者(ITDM)进行的全球研究，72%的人已经在积极使用边缘技术来交付新的成果，另有16%的人计划在明年这样做。迫切需要(82%)的迫切需要实现集成系统来处理边缘数据。
此外，研究表明，公司在边缘部署的成熟度与其从设备收集的数据中获取价值的能力密切相关。使用边缘技术的生产部署中有68%的ITDM表示，他们能够使用此数据来改进业务决策或流程。相比之下，只有42%的ITDM仅处于试验阶段，而31%的人计划在明年进行试验。该研究还指出组织领导者在考虑迁移到边缘云计算时应该做的三件事：
统一： 网络运营团队仅应考虑可从本地云计算平台管理所有域和位置的解决方案， 即集成基础架构所有部分的管理显示控制台 ，可集中并关联所有跨域事件，操作。
自动化： 网络运营团队应仅考虑能够提供可靠，高度准确和特定于AI的见解和自动化的解决方案，以快速解决问题。
保护： 网络运营团队应考虑使用AI来检测，分类和连续监控这些数据生成设备并与访问控制无缝协作的解决方案。
数字工作场所中边缘计算的用例
总部位于旧金山的实时通信平台PubNub的首席技术官兼联合创始人Stephen Blum说，边缘计算是解决从IoT，移动设备和Web设备往返海量数据流的解决方案 。通过在尽可能靠近边缘的设备上执行业务逻辑，它可以减少发送到外部服务器的流量，并使公司不必连续增加数据中心容量来应对增长。
这意味着更好的性能(无需等待发送和接收数据)，更低的运营成本和更高的安全性(限制向外连接)。边缘计算尽可能地靠近数据源，从而提供了一种快速有效的数据处理方法。有五个明显的用例：
1.媒体：顶级媒体服务越来越依赖边缘计算来增强其直播和点播流。OTT媒体服务不仅需要保证视频流的低延迟，高性能体验，还需要保证从广告到交互功能的大量附加功能，这些都是大规模的。这些功能中许多功能的大部分计算都可以在最终用户设备上进行，因此无需将所有数据发送回中央服务器进行处理。
2.农业：随着企业创建更多方式收集有关农场和工厂绩效的数据，农业严重依赖于边缘计算。无人机飞越，低功率传感器到智能机械会产生大量数据。他们需要快速，可扩展的系统来处理和分析流入的数据并创建新数据。具有数以万计的传感器监视农场性能(湿度，温度，用水)的农场无需将每个新读数发送回中央管理员。如果读数位于所需位置，则无需传输该数据。
3.构建分层体系结构：边缘计算是分层体系结构的关键组成部分。总部位于北卡罗来纳州夏洛特市的Flexential托管服务首席运营官Ryan Mallory表示，它被设计为靠近数据源，并允许在低延迟设计中与应用程序直接交互 。该 接近允许直接向最终用户数据的部署，推动更好的，更多的经验。在当今始终在线的远程文化中，实时的附近数据访问和应用程序部署是维持成功的人际关系的关键。
4.改善数字体验：边缘计算用于为各种行业的最终用户提供更快，更安全的数字体验。边缘数据可改善从视频下载到AI或机器学习，再到将医疗数据更快地交到医生手中的一切体验。
5.基础设施发展：公共/私有基础设施和私有5G制造网络才刚刚开始。Mallory说，我们很快将看到物理基础架构和虚拟化堆栈(也称为边缘计算和应用程序交互)的部署取得成果，目前处于试验阶段。【TechWeb】
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