加快边缘计算发展的十大趋势

作者：Cynthia Harvey 2020-10-20 10:56:09

云计算

边缘计算 在边缘计算中，数据处理发生在网络边缘而不是集中式中心。这意味着网络边缘的设备需要具有处理和存储功能。实际上，边缘计算有许多不同的形式。企业拥有自己的服务器和现场存储的远程办公室就是边缘计算的一种形式。无人机、自动驾驶汽车和移动通信设备也是可以应用边缘计算的示例。并且，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。

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随着技术进步和市场发展，越来越多的企业正在对边缘计算进行投资。

如果回顾计算的历史，就会发现有一个循环反复的发展规律：计算变得更加集中，然后变得更加分散，然后又变得集中，依此类推。

在过去的10到15年中，云计算的集中化模型是一个主要趋势。但是现在，随着边缘计算变得越来越普遍，这种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边缘而不是集中式中心。这意味着网络边缘的设备需要具有处理和存储功能。实际上，边缘计算有许多不同的形式。企业拥有自己的服务器和现场存储的远程办公室就是边缘计算的一种形式。无人机、自动驾驶汽车和移动通信设备也是可以应用边缘计算的示例。并且，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。

根据调研机构Grand View Research公司的调查，2019年全球边缘计算市场价值为35亿美元，并且正在快速增长。实际上，该公司预计到2027年，复合年增长率将达到37.4%，届时市场规模将达到434亿美元。

那么为什么边缘计算现在变得如此流行?

与集中式计算模型(例如云计算)相比，边缘计算具有两个主要优势：

首先，如果在使用数据的用户附近处理数据，则可以减少延迟。换句话说，如果不必等待设备将数据传输到云端，则可以让云平台处理数据，并再次将数据发送回设备，那么其设备的响应会变得更快。

其次，如果在边缘处理一些数据，则不必将太多的数据传输到云平台，这可以减少与数据传输相关的成本。

随着技术进步和市场发展，越来越多的企业投资部署边缘计算。以下是加快边缘计算发展的十大趋势：

1.物联网

物联网(IoT)技术与边缘计算紧密相关。如今，从家用电器到手表、汽车、儿童玩具甚至是衣服，都可以通过互联网连接。在工业领域，传感器和设备连接互联网已成为常态。一些研究机构的最新预测表明，目前有超过200亿台终端设施连接到物联网，并且这个数字在未来五年内可能会翻一番。

所有这些设备都会产生大量数据。IDC公司预测，到2025年，物联网将产生约79.4 ZB的数据。而传输大量数据将给网络带来压力，并且成本高昂。使物联网设备能够在网络边缘进行某些处理，从而减少了它们需要传输的数据量，降低了成本，并为处理其他事物腾出更多的带宽。

2. 冠状病毒疫情

将冠状病毒疫情列为一种趋势可能看起来很奇怪，但是在2020年发生的这场危机无疑加快了边缘计算趋势。因为现在全球各地有大量人员在家远程工作，所以大量小型远程办公室遍布在世界各地。这些远程办公室中产生的数据处理和存储都可以称为边缘计算。在研发有效的冠状病毒疫苗或疗法之前，这种类型的边缘计算将会继续保持下去。即使社会恢复到正常状态，一些企业仍希望继续为远程工作人员提供支持，这意味着继续部署边缘计算设施。

3.数字化转型

在过去的十年中，数字化转型一直是企业中最热门的流行术语之一。虽然这个术语对不同企业而言意味着不同的事物，但总的来说，它涉及更改企业的流程、运营和文化以专注于数字化经营方式。

对于许多企业而言，数字化转型意味着是工业物联网(IIoT)、智能工厂、电子商务和移动性，所有这些都增加了对边缘计算的依赖。

4. 5G来临

多年来，通信公司一直承诺5G服务即将来临。当5G最终普及时，5G能够比4G服务传输数据快10倍。但是，技术和监管方面的障碍一再推迟了其推出。同时，企业已开始部署越来越多的设备，这些设备最终将利用5G功能。但是，目前许多人正在使用边缘计算来减少传输所需的数据量，并使用现有的4G网络，尽管其速度要慢得多。在5G变得更加普及之前，边缘计算将继续弥补这一差距。

5.分析和人工智能

企业如今更加关注数据分析，特别是由人工智能(AI)和机器学习(ML)驱动的分析可以提供将改变其业务的见解。根据IDC公司的调查，该市场的复合年增长率为13.2%，到2022年价值将达到2743亿美元。

在分析趋势的早期，企业主要将分析工具应用于其业务数据。但是，随着时间的推移，他们开始将分析扩展到更多的运营数据。在某些情况下，这些分析发生在边缘(智能工厂、零售店、远程办公室和其他位置)，这加快了边缘计算的发展趋势。

6.数字孪生

数字孪生是现实世界中某些事物的计算机化，其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。

由于工业物联网的发展，大多数企业已经创建了反映其运营状态的数字孪生技术。例如，制造商可能在其工厂车间的每台设备上都部署了数字孪生设备，以便它可以监视其生产线的状态。当企业中有成千上万的传感器正在传输用于更新数字孪生设备的数据时，它需要大量带宽。许多企业都在使用边缘计算在现场进行一些必要的处理，以便他们可以将较小的数据子集传输到数字孪生设备。

7. 增强现实(AR) /虚拟现实(VR)

增强现实(AR)和虚拟现实(VR)为用户创建了身临其境且高度逼真的环境。但是提供这些环境所需的图形需要大量的处理能力，尤其是以图形处理单元(GPU)的形式。尽管可以在云平台中进行此处理，但是由于来回传输数据而导致的延迟会导致滞后，从而使增强现实(AR) /虚拟现实(VR)环境的真实性降低。因此，增强现实(AR) 和虚拟现实(VR)环境几乎总是依赖具有边缘计算功能的设备，例如具有内置GPU的高性能耳机。

8.隐私权规定

欧盟发布的通用数据保护条例(GDPR)对与欧盟居民有关的个人身份信息是否可以离开其所在国施加了很多限制。美国等一些国家也有限制数据存储位置的指令。为了符合要求，企业已转向分布式云计算模型(数据物理上位于不同国家/地区的服务器上，但属于云计算的一部分)和边缘计算。通过在网络边缘存储和处理数据，企业可以在全球范围内开展业务的同时遵守相关法律。

9.智慧城市与自主性事物

这似乎像科幻小说描述的情景，但是在不远的将来，自动驾驶汽车、智能城市以及由人工智能驱动的无人机和机器人将成为日常生活的一部分。一些市政部门已经开始在基础设施中内置传感器，具有自动驾驶功能的汽车正在路上行驶，无人机飞过人们的头顶。随着这些事情变得越来越普遍，在网络边缘的数据处理和存储量也将随之增加。像在许多其他应用程序中一样，对于大多数情况而言，将数据传输到云平台中并再次传输回来需要很长时间，因此，智能基础设施和设备将具有越来越大的处理能力。

10.自然灾害

2020年发生的火灾、洪水、飓风、疫情等灾害已经明确表明，企业需要制定应对这些灾难的计划。气候科学家指出，这些事件将来可能会变得越来越普遍。

长期以来，灾难规划专家一直建议企业将数据存储在多个位置。虽然只靠边缘计算并不是一项业务连续性计划，但在边缘计算设施和云平台中存储数据可能是应对灾难的有效策略。这是加快边缘计算应用的又一个趋势。