無論人們稱之為第四次工業(yè)革命還是數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)IT都在不斷地快速發(fā)生變化，而邊緣計算就是其中的一個。

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　　如今，邊緣計算的范式正在改變，很多人日益關(guān)注邊緣計算。那么什么是邊緣計算?是什么驅(qū)動其發(fā)展?以及它在企業(yè)計算上的標志是什么?

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　　邊緣計算在企業(yè)計算的發(fā)展歷史中并不是一個新鮮事物。由于引入了大型機，企業(yè)計算可以概括為兩種對立力量之間的斗爭：中央處理計算與接近生成數(shù)據(jù)位置的(即邊緣)計算。

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　　使這種辯證法得以證明的大型機為世界提供了第一次利用高速計算和數(shù)據(jù)處理的機會。但是這些神奇的機器通常是很少有機會接近的；它們被部署在定制的房間里，需要高度專業(yè)化的工作人員?？梢赃@么說，快速連續(xù)的計算時代是對早期集中式計算存在的局限性的回應(yīng)，這種局限性也在不斷發(fā)展。從臺式機、筆記本電腦、智能手機和其他將優(yōu)勢延伸到實現(xiàn)核心產(chǎn)業(yè)化的局域網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)和公共云的創(chuàng)新，組織從這兩種力量之間的競爭中獲得了很多的好處。

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　　但是現(xiàn)在正在發(fā)生的事情將會不可逆轉(zhuǎn)地改變集中計算和邊緣計算之間的動態(tài)。智能傳感器和智能執(zhí)行器以前所未有的速度為外圍設(shè)備提供支持。

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　　對于人們所稱的第四次工業(yè)革命或數(shù)字化轉(zhuǎn)型來說，邊緣計算的廣泛應(yīng)用和增長已經(jīng)勢不可擋。根據(jù)調(diào)研機構(gòu)Gartner公司的數(shù)據(jù)，到目前為止，只有大約20%的企業(yè)數(shù)據(jù)在集中式數(shù)據(jù)中心之外的場所進行生產(chǎn)和處理，預計2025年這一數(shù)據(jù)將增加到75%，可能達到90%。并且沒有理由認為趨勢會減弱。

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　　互聯(lián)世界中的新商業(yè)模式

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　　Dell EMC公司物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略首席技術(shù)專家Tabet博士表示，智能設(shè)備的快速普及推動了對邊緣計算戰(zhàn)略的需求。

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　　“現(xiàn)在發(fā)生了什么變化?人們佩戴著智能手表，乘坐自動駕駛汽車，并在醫(yī)院、零售店、住宅使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備?！盩abet說。人們將這一現(xiàn)象與互聯(lián)網(wǎng)的誕生進行比較，而互聯(lián)網(wǎng)的引入和商業(yè)采用之間存在差距。

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　　他說：“無論是在企業(yè)還是工業(yè)領(lǐng)域，還是個人生活中，我們都會引入網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。隨著采用速度的加快，越來越多的業(yè)務(wù)模型正在被創(chuàng)建，這在以前是不存在的?！?/p>

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　　行業(yè)專家指出，核心計算和邊緣計算之間平衡的這種轉(zhuǎn)變有多種因素。它們源于邊緣計算的積極屬性和核心計算的某些負面特性。

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　　邊緣計算的驅(qū)動因素

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　　降低延遲在邊緣計算中扮演著重要的角色。在任何情況下，感應(yīng)和響應(yīng)之間的延遲都要非常低，例如，自動駕駛中的某些動作將處理傳感器和執(zhí)行器數(shù)據(jù)的計算機放在靠近這些設(shè)備的位置至關(guān)重要;對于自動駕駛汽車來說這是必要的，因為與云計算的相關(guān)的延誤可能會危及乘客的生命。

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　　成本過高而且太慢

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　　IBM公司沃森物聯(lián)網(wǎng)提供管理副總裁Stephan Biller表示，隨著企業(yè)對云計算有了更深入的了解，對邊緣計算策略的需求也越來越受到關(guān)注。

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　　Biller說，“僅僅在五年前，很多企業(yè)管理者就會這么認為，‘一切業(yè)務(wù)都將在云中完成，因為它更便宜，擁有更多的計算能力等等。'然后意識到可以采用云計算，但實際上在某些情況下成本過高，而且速度太慢。如果在工廠和車間的設(shè)備的反應(yīng)時間高于25毫秒的話，工作人員有可能被機器傷害，那么云計算的處理速度根本不夠快，甚至不夠可靠，無法解決這些安全問題?！?/p>

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　　帶寬是企業(yè)轉(zhuǎn)向邊緣計算的另一個原因。邊緣傳感器可以生成大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)很容易超過互聯(lián)網(wǎng)連接的帶寬。以東芝在日本川崎的企業(yè)中心為例，該設(shè)施是在美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟(IIC)、DELL EMC和東芝公司的支持下建立的一個物聯(lián)網(wǎng)測試平臺。這座建筑群每天有8000人居住，其中遍布數(shù)千個傳感器，可以測量從溫度和濕度到電梯效率，以及會議室利用率等所有內(nèi)容。該項目每分鐘可以分析35,000個測量數(shù)據(jù)點，并使用深度學習技術(shù)來確定如何保護和優(yōu)化建筑物的資產(chǎn)，其更大的目標是制定工程其他智能建筑的藍圖。Tabet博士是東芝項目的美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟(IIC)負責人，也是物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的首席技術(shù)專家。他表示，傳感器收集的數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)中心流傳輸?shù)絻?nèi)部的命令中心，因為沒有直接的方法可以將每天產(chǎn)生300 TB的數(shù)據(jù)從其建筑傳輸?shù)皆贫?。也沒有合理的理由這樣做，因為來自傳感器的大部分時間序列數(shù)據(jù)都沒有價值。

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　　Tabet說，持續(xù)連接還可以將計算推向邊緣。在需要絕對可靠性的情況下，例如，監(jiān)測心臟起搏器，采用一個完全控制的邊緣網(wǎng)絡(luò)可以比不受控制的互聯(lián)網(wǎng)連接提供更多的保證。

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　　還有一個原因與隱私、安全和監(jiān)管問題有關(guān)。對于不需要連接到全球互聯(lián)網(wǎng)的進程，本地存儲庫可能更安全，并且可能不需要強制匿名化數(shù)據(jù)保護法規(guī)定的數(shù)據(jù)。

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　　人工智能的最新突破有望成為邊緣計算最強大的驅(qū)動力。雖然大型數(shù)據(jù)集的中央處理是構(gòu)建人工智能解決方案的基礎(chǔ)，但由此產(chǎn)生的機器學習算法可以調(diào)度到邊緣計算，允許組織在生成數(shù)據(jù)的地方將更多實時智能投入生產(chǎn)。

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　　咨詢機構(gòu)ABI Research公司預測，對于邊緣計算的人工智能推斷將在2023年增長至43%，高于2017年的6%，這歸因于價格更低的邊緣計算硬件，任務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用程序，缺乏可靠且經(jīng)濟高效的連接性選項，以及避免昂貴的云計算實施的愿望。

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　　這將帶來經(jīng)濟學的問題。如果不是有巨大利益吸引的話，邊緣計算如今也不會迅速發(fā)展。對于云計算提供的所有規(guī)模經(jīng)濟，存儲和處理大量數(shù)據(jù)的成本不可忽略。隨著邊緣計算產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈爆炸式發(fā)展，企業(yè)發(fā)現(xiàn)將所有數(shù)據(jù)移回中央處理設(shè)施是不經(jīng)濟的，即使帶寬和延遲不是問題。東芝項目的Tabet明確指出，“數(shù)據(jù)量、延遲、速度都是影響因素，并且也是成本。我們無法將數(shù)據(jù)移動到云端?！?/p>

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　　正如邊緣計算的需求看起來那樣直觀，在邊緣計算上推動業(yè)務(wù)價值對于IT或業(yè)務(wù)領(lǐng)導者來說并不是一件小事。對于初學者來說，其定義和形式仍然是流動的，它們往往有許多細微差別。

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　　例如Gartner公司強調(diào)，邊緣技術(shù)不是一種計算方式，而是一種物理世界和數(shù)字世界界限模糊的拓撲結(jié)構(gòu)。Forrester Research公司將邊緣計算定義為分布數(shù)據(jù)和服務(wù)的技術(shù)系列，它們可以在不斷增長的連接資產(chǎn)中優(yōu)化結(jié)果。但Forrester公司分析師BrianHopkins卻強調(diào)，不應(yīng)將邊緣計算視為一種值得購買的技術(shù)，而應(yīng)被理解為一種新的計算模式。

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　　很多人認為，當今的邊緣計算并沒有脫離云計算。Gartner公司分析師Thomas Bittman和Bob Gill認為，“與更廣泛的數(shù)字世界的聯(lián)系”是邊緣計算的一個定義特征。并在2018年8月的報告中解釋說，“只連接到本地計算設(shè)備的傳感器而不是在邊緣，那么它只是一個將數(shù)據(jù)發(fā)送到本地計算機，只有本地工作人員才能與之交互的傳感器。”

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　　IDC公司分析師、企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施專家Ashish Nadkarni也指出，“企業(yè)需要以經(jīng)濟高效的方式收集、存儲和分析數(shù)據(jù)，這是其向邊緣計算轉(zhuǎn)移的一個主要因素，企業(yè)需要最大限度地利用邊緣計算的價值，并需要合并他們的IT和運營技術(shù)架構(gòu)和實踐?！?/p>

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