什么是边缘计算？

网络边缘是现实世界与数字世界交互的地方。在这里，数据被输入到连接至互联网或网络的设备中或者被这些设备所捕获；同时，设备也在这里接收用户和应用程序进行决策和获取见解所依赖的数据。边缘计算使数据、见解和决策更靠近用户及设备，而不是在数千英里之外的中央位置处理数据。通过在网络边缘管理数据处理，边缘计算可确保数据（尤其是实时数据）不会受制于可能影响应用程序目的或性能的延迟问题。

边缘计算是一种 IT 计算模式。在此模式下，数据处理和存储功能从集中式数据中心被转移到物理上更靠近网络边缘（用户和设备在此处访问数据）的服务器。通过在更靠近用户和设备的位置存储及处理数据，边缘计算有助于改善网络连接、降低延迟、最大限度地降低成本、增强安全性并改善用户体验。

您可以将边缘计算看作一个自带实验室的诊所。该诊所拥有所需的设备以及充足的时间和专业人才，可以现场收集、处理和分析您的血液检查，使您能够更快、更经济高效地获得结果，而无需将样本发送到数百英里之外的中央处理中心。由于医疗样本不会离开实验室，因此它们丢失或被盗的可能性很小。并且，通过高效处理您的化验工作，该诊所可提供更令人满意的患者体验。

我们每年产生和使用的数据量呈指数级增长。物联网 (IoT)、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等技术正在生成海量数据。随着数十亿台设备连接到新的 5G 网络，这种虚拟的数据海洋只会变得越来越大。

在传统的计算模式中，企业的数据通过集中式数据中心进行路由，这使得 IT 和安全团队能够对其进行管理、检查并实施安全策略。随着数据量的增长，将所有这些流量发送到某个数据中心不可避免地会导致网络中出现延迟和拥塞问题。因此，用户和应用程序无法以足够快的速度获取数据，并且用户的在线体验会出现迟滞并令人失望。

边缘计算通过在靠近数据生成和使用位置的地方处理及存储数据来应对这一挑战。通过将数据、工作负载和计算功能部署在近端，边缘计算使数据能够更快地到达所需位置，从而缩短响应时间并改善应用程序性能和用户体验。与此同时，边缘计算可最大限度地减少更广泛网络中的拥塞。

网络边缘是现实世界与数字世界交互的地方。在这里，数据被输入到连接至互联网或网络的设备中或者被这些设备所捕获；同时，设备也在这里接收用户和应用程序进行决策和获取见解所依赖的数据。边缘计算使数据、见解和决策更靠近用户及设备，而不是在数千英里之外的中央位置处理数据。通过在网络边缘管理数据处理，边缘计算可确保数据（尤其是实时数据）不会受制于可能影响应用程序目的或性能的延迟问题。

为了创建边缘网络，IT 团队需要通过部署能够快速处理近端设备数据的服务器和存储来在远程位置构建计算能力。或者，数据也可以在笔记本电脑、智能手机和物联网传感器等边缘设备中内置的内存及存储上进行处理。边缘网络不会通过中央数据中心发送边缘设备生成的数据或将这些数据发送到云端，而是在本地或近端的边缘服务器上处理和存储大多数数据，并且仅将重要信息发送到云端或中央数据中心。

边缘设备是网络上收集、使用和提供信息的端点。它们充当现实世界与数据中心或云端之间的接口。边缘设备包括我们每天使用的机器，例如笔记本电脑、台式机、服务器和路由器，以及组成物联网网络的设备和网关。其他类型的边缘设备包括医疗设备、科学仪器、扫描器、无人驾驶汽车、智能显示屏、销售点终端、无人机、机器人、工业控制器，甚至自动售货机。

边缘计算无处不在，并且还在不断发展壮大。想想日常生活中那些您早已习以为常并期望获得即时响应的互动。应用范围非常广泛，从点击移动应用程序、在线购物、查看银行余额和流媒体内容，到与电灯、门铃或汽车等联网设备进行交互，甚至是办理火车或航班的乘车/登机手续，不一而足。所有这些服务都需要大规模的实时信息处理。这些示例都体现了边缘计算的优势 - 成就响应迅捷、令人愉悦的体验，而非极其缓慢、令人失望的体验。

常见边缘应用场景包括：

• 游戏。实时响应、等待时间、匹配和低延迟对于竞技性游戏至关重要。边缘计算可通过缩短与玩家的物理距离来改善这些数字化体验。
• 物联网网络。边缘计算解决方案使企业能够利用物联网网络的强大功能来实时收集、分析海量数据并据此采取行动。
• 无人驾驶汽车。自动驾驶汽车会产生大量数据，这些数据必须实时进行汇总和分析，以使车辆能够在瞬间做出决策，从而将乘客和货物安全地送达指定的目的地。
• 电信。边缘计算使电信服务提供商能够实现网络现代化，并将工作负载和服务迁移到网络边缘以实现卓越性能。
• 工业和制造业。制造商依赖边缘计算来监控设备、识别生产错误、实现自动化、管理机器人以及通过实时分析和机器学习来提高质量。
• 能源。参与能源勘探和生产的企业使用边缘计算来收集并存储有关石油钻井平台和天然气田的数据，以提供用于检测隐患、优化生产、提高效率并确保人员安全的实时情报。
• 安全应用程序。从机场的实时面部识别到现场的运动探测器和摄像头，许多安全和监控应用程序都能受益于数据在网络边缘进行处理时所实现的超快响应时间。
• 医疗保健。边缘计算擅长收集并处理医疗设备和传感器产生的海量数据，这使得医疗服务提供商能够针对患者的病情变化做出快速响应。
• 智慧城市。智慧城市利用边缘计算为智能交通信号灯、智能电网、智能路灯和智能监控系统等实时应用提供支持，这些应用必须能够以瞬间响应时间和卓越的准确性来处理数据。
• 增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR)。AR 和 VR 都需要以几乎为零的延迟来实时处理大型数据集。
• 人工智能 (AI)。边缘计算使 AI 和机器学习应用程序能够以更快的速度和可靠的连接来生成、提取并处理海量数据。

要了解其好处，您可以将边缘计算看作使用您本地的银行和 ATM，而不是使用位于数百英里之外的银行总部。您无需再开车去办理存款或取款业务，只需前往几个街区外的本地分行办理即可，这为您节省了大量的时间和金钱。如果您的所有邻居都这样做，您还可以减少当地道路上的拥堵情况。您还将获得更安全的体验，因为在步行前往几个街区外的本地银行办理业务时，您不太可能遇到车辆故障、发生交通事故或钱财被盗等情况。

边缘计算的优势包括：

• 低延迟。您或许有过这种体验：在进入一个网站后，它的页面要等上一会儿才能加载完毕；或者在移动应用程序中点击之后，相应操作要等上好半天才能完成，这类令人烦躁的延后时间就是延迟。延迟通常是因为数据的处理和存储位置与您所在的位置有着较远的物理距离。如果将这些处理转移到边缘，也就是更靠近您的位置，那么您就有可能获得近乎实时的数字化体验。
• 节省成本。通过最大限度地减少网络流量，边缘计算有助于降低与调配足够带宽以及在云端移动和存储数据相关的成本。
• 更高的性能。当数据交付的延迟更低、加载时间更短时，企业就能确保其网络、系统和应用程序提供更出色性能。
• 更出色的客户体验。通过缩短响应时间并降低延迟，边缘计算可以改善客户与网站和应用程序进行交互时的体验。
• 数据主权。通过将数据保留在本地且确保 需进行跨境传输，边缘计算使企业能够避免发生数据主权问题，并简化对各个地区数据隐私法规的遵从性。
• 提高生产力。边缘计算使用户能够更快地访问数据和分析，从而使他们能够更快地做出决策并采取行动。
• 更快的决策。更短的响应时间和可靠的网络连接能够转化为更快数据交付速度，从而帮助业务负责人做出明智决策。
• 更高的恢复能力。通过将数据处理转移到由设备和边缘位置组成的网络，边缘计算提供了用于在本地传输和处理数据的冗余路径，从而消除了集中式服务器可能存在的中心故障点。

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