加速边缘计算的10大趋势

作者：Cassie编译 2020-10-13 18:03:29

云计算

边缘计算 如果你回顾一下计算的历史，你会注意到一个循环：计算变得更加集中，然后变得更加分散，然后又回到集中，依此类推。

 如果你回顾一下计算的历史，你会注意到一个循环：计算变得更加集中，然后变得更加分散，然后又回到集中，依此类推。

在过去的10到15年里，以云计算为形式的集中式模式是主导趋势。但是现在，随着边缘计算变得越来越普遍，趋势似乎又回到了分布式模型。

在边缘计算中，数据处理发生在网络的边缘，而不是集中在中心。这意味着网络边缘的设备需要具备处理和存储能力。实际上，边缘计算有很多不同的形式。远程办公室在现场拥有自己的服务器和存储设备是一种边缘计算。无人机、自主车辆和移动设备也是应用边缘计算的例子。随着这些类型的设备变得越来越普遍，边缘计算市场正在经历指数级增长。

根据GrandViewResearch的数据，2019年边缘计算市场价值35亿美元，并且正在快速增长。事实上，该公司预计到2027年，该公司的年复合增长率将达到37.4%，届时市场规模可能达到434亿美元。

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那么，为什么边缘计算现在变得如此流行呢?

与像云计算这样的集中式模型相比，边缘计算有两大优势。首先，如果您处理的数据靠近您的使用位置，您可以减少延迟。换言之，如果您不必等待设备将数据传输到云端，让云处理数据，并让云再次将数据发送回设备，那么您的设备会变得更快。

第二，如果在边缘处理一些数据，就不必向云端传输那么多数据，这可以降低与数据传输相关的成本。

本文重点介绍了10个趋势，这些趋势使得这些优势对企业尤其有吸引力，并且正在加速边缘计算。

1.物联网

如果不讨论物联网(IoT)，就不能讨论边缘计算。如今，从家用电器到手表，到汽车，再到儿童玩具，甚至连衣服，都有互联网连接，这一点很普遍。而在工业领域，与互联网相连的传感器和设备已成为常态。来自几家不同研究公司的最佳估计显示，目前有超过200亿个终端连接到物联网，这个数字在未来五年内可能翻一番。

所有这些都会产生大量的数据，IDC预测，到2025年，物联网将产生约79.4ZB的数据。传输如此多的数据会给网络带来压力，而且成本也会很高。赋予物联网设备在网络边缘进行一些处理的能力，可以减少它们需要传输的数据量，降低成本，并为其他事情腾出带宽。

2.COVID-19

把全球范围内的流行病列为“趋势”似乎有些奇怪，但2020年的重大新闻无疑加速了边缘计算的趋势。因为现在全世界有这么多人在家工作，企业基本上已经拥有了数千个小型远程办公室。在所有这些远程办公室中进行的数据处理和存储被称为边缘计算。在有人发现有效的COVID-19疫苗或治疗方法之前，我们期待这种边缘计算不会减弱。甚至当事情恢复到“正常”状态时，一些企业仍希望继续支持大量的远程工作人员，这意味着继续进行边缘计算。

3.数字化转型

过去十年，数字化转型一直是企业技术领域最热门的热门词汇之一。虽然这个短语对不同的组织意味着不同的事情，但一般来说，它涉及到改变企业的流程、运营和文化，以专注于数字化的经营方式。

对于许多组织来说，数字化转型意味着要拥抱工业物联网(IIoT)、智能工厂、电子商务和移动化——所有这些都增加了他们对边缘计算的依赖。

4.5G令人头疼

多年来，电信公司一直承诺5G服务市场指日可待。当它最终普及时，5G传输数据的速度可能是4G服务的10倍。然而，技术和监管障碍一再推迟了它的推出。与此同时，企业已经开始部署越来越多的设备，这些设备最终将利用5G功能。然而，目前，许多人正在使用边缘计算来减少他们需要传输的数据量，并使用现有的尽管速度慢得多的4G网络。在5G变得更加流行(甚至可能在以后)，边缘计算将继续填补这一差距。

5.分析和人工智能

企业已经收到这样的信息，即分析，特别是由人工智能(AI)和机器学习(ML)提供支持的分析可以提供将改变其业务的洞察力。根据IDC的数据，该市场正以13.2%的复合年增长率增长，到2022年可能价值2743亿美元。

在分析趋势的早期，组织主要将其分析工具应用于其业务数据。然而，随着时间的推移，他们开始将分析扩展到更具操作性的数据上。在某些情况下，这些分析发生在边缘——智能工厂、零售店、远程办公室和其他地点——增加了边缘计算的趋势。

6.数字孪生

数字孪生是对现实世界中存在的事物的计算机表示。产品开发原型是数字孪生。基于现实世界的天气模型和虚拟现实环境也是如此。

得益于工业物联网的发展，如今大多数企业已经创建了能够反映其运营状况的数字孪生。例如，一个制造商可能在其工厂的每一件设备上都有一个数字孪生模型，这样它就可以监视其生产线的状态。当企业有数千个传感器在传输用于更新数字孪生体的数据时，它需要大量的带宽。许多人使用边缘计算来做一些必要的现场处理，这样他们就可以向数字孪生传输更小的数据子集。

7.AR/虚拟现实

增强现实(AR)和虚拟现实(VR)为用户创造了身临其境、高度逼真的环境。但是维持这些环境所需的图形需要非常大的处理能力，特别是图形处理单元(gpu)的形式。虽然在云中进行这种处理是可能的，但是来回传输数据所造成的延迟会导致延迟，从而使AR或VR环境不太真实。因此，AR和VR环境几乎总是依赖于具有边缘计算能力的设备，例如带有内置gpu的大功率耳机。

8.隐私条例

欧盟的一般数据保护条例(GDPR)对与欧盟居民有关的个人身份信息是否可以离开原籍国施加了很多限制。其他几个国家也有限制数据存储位置的规定。为了遵守法规，企业已经转向分布式云计算模型(数据物理上驻留在不同国家的服务器上，但属于统一云的一部分)和边缘计算。通过在网络边缘存储和处理数据，组织可以在全球范围内开展业务的同时遵守相关法律。

9.智慧城市与自治事物

它看起来仍然像科幻小说，但在不久的将来，自动驾驶汽车、智慧城市、人工智能无人机和机器人将成为日常生活的一部分。城市政府已经开始在基础设施中安装传感器，具有自动驾驶功能的汽车已经上路，商用无人机在头顶上飞过。随着这些事情变得越来越普遍，在网络边缘处理和存储的数据量也会越来越大。与许多其他应用程序一样，在大多数情况下，将数据传输到云端再传输回来的时间太长了，因此，智能基础设施和智能设备的处理能力会越来越强。

10.自然灾害

火灾、洪水、飓风、全球大流行。2020年已经明确表明，企业需要制定应对此类灾难的计划。气候科学家告诉我们，这类事件在未来可能会变得更加常见。

长期以来，灾难规划专业人士一直建议组织将数据存储在多个位置。虽然单靠边缘计算并不是一项业务连续性计划，但在边缘和云中存储数据可能是应对灾难的有效策略。这只是加速边缘计算应用的又一个趋势。