2020年值得关注的边缘计算趋势

各行各业都可能利用联网设备生成的大量数据来制定更好的业务决策，且能更快地响应动态工作环境与客户互动。

各行各业都可能利用联网设备生成的大量数据来制定更好的业务决策，且能更快地响应动态工作环境与客户互动。但是，企业不能仅仅依靠云计算来处理所有的数据，尽管他们花费了很多时间将计算资源集中转移到私有云和公共云中。

企业发现，由于数据量太大，以至于他们无法高效且符合经济效益地将这些数据从终端设备迁移到云端进行分析，只能将处理后的信息从云端发送回这设备。与此同时，预估数据也清楚地说明了这个问题。据IDC预测，2025年全球将约有559亿台联网设备生成超过79ZB的数据，已超出2019年的13ZB数据。这也正是迫使企业转向边缘计算的原因，边缘计算技术使计算资源在物理上靠近端点设备，包括专用网关和服务器，甚至本地虚拟化数据中心。

在任何给定的用例中，无论实际部署了什么设备，边缘计算的目标都是相同的。从端点收集、分析数据，然后利用信息来指引这些端点的后续操作。有专家表示，边缘计算对大多数企业来说都是新领域，但预计未来几年，企业应用此技术的概率将呈逐渐增加的趋势。

Lean Manufacturing Research LLC公司创始人兼首席分析师兼The Analyst Syndicate成员Dan Miklovic说：“边缘计算可帮助解决在物联网技术出现前产生的问题。从前，我们仅需访问少量的信息，将部分数据转移到上游（私有云或公共云）并进行处理，然后将结果传输到下游。但现在，每秒都有千兆字节的数据生成，如果将所有数据传输到一个地方，对其进行处理并将结果发送回去，这种做法很难实现。而边缘计算则不同，由于其更接近数据来源，便可以将数据转变为信息，进而减轻通信渠道的负担。”

此外，边缘计算还将为企业带来很多机会。技术专家和IT高管预测，边缘计算能够改善现有流程，并刺激新的运营模式。

边缘计算速度

从技术上讲，数据可以从终端设备移动到云端，应用程序可以进行数据处理，然后反馈信息，以指示终端设备采取适当的措施。但对于某些用例而言，传输速度还有待提高。Accenture Labs公司董事总经理Teresa Tung说：“现阶段正是边缘计算发挥作用的时机，其“位置邻近性”的特点可为部分操作提供所需的更快速度。”

Teresa Tung强调， 5G确实比4G和LTE网络传输数据的速度更快，但是5G并不会完全打消边缘计算在速度方面的优势，特别是随着5G的普及，企业在5G网络上流量和压力剧增的阶段。

AI和机器学习

边缘计算不会完全取代云计算资源，但企业将使用更多AI和机器学习功能尽可能地靠近端点设备，以确保流程算法能够以足够的速度运行。在产品制造过程中，传感器沿着装配线部署，以便于直观地检查所制造的产品是否有缺陷，然后将检查数据发送到边缘设备，这些边缘设备可运行算法识别产品是否有缺陷、确定缺陷的类型、选择解决问题的最佳方法，最终指示制造系统采取纠正措施。

Miklovic认为，边缘计算可以使机器能够快速地自行做出明智的决策，在具有自动功能驾驶车辆的边缘计算设备中，嵌入的AI会处理本地生成的数据，然后利用分析得出的信息来决定何时停车，这些数据包括：车辆行经路途中是否有物体、物体是静止还是正在移动、车辆自身的行驶速度、物体是否在减速以及移动速率。

Miklovic指出，在工业和消费领域，缘于边缘设备嵌入了AI技术，智能系统会随着时间的推移学会更有效地分析数据并采取相关措施。例如，通过家庭运动检测器可以利用基于AI的家庭安全系统学会区分房主和陌生人，而在检测器的重型设备上，基于AI的监视系统可以学会有效甄别不采取任何行动的临时信号，以及可能导致灾难性故障的信号，一旦系统做出判断，则立即中断系统。

安全性

边缘计算的分散性质对于企业网络安全具有重要的意义，因为数据和计算能力是从数据中心的集中位置（无论是公共云还是私有云）分散到企业整个网络的各个节点。这种转变需要以相应的方式扩展防御范围，以确保企业防御范围从中央数据中心通过网络扩展到边缘设备和端点本身。

PA Consulting公司AI和区块链专家Yannis Kalfoglou表示，边缘计算可实现更高的安全性和灵活性，因为其分散的特性消除了单点故障。安全团队可以切断受到攻击、破坏或遭泄露的端点和边缘计算设备。

Yannis Kalfoglou说：“在边缘范例中，只需要切断一个‘分枝便不会丢失‘整棵树。数据泄露事故虽然无法避免，但是如果发生泄漏事故，可以通过切断边缘设备的方法来缓解事态的严重程度。”

Yannis Kalfoglou认为，当企业采用真正的边缘范式时，他们可能会进一步提高其安全状况，并在边缘保留更多数据，仅将有限的信息发送到核心。这种做法可以有效地限制攻击者入侵中央数据中心，并且挖掘潛在价值。

Yannis Kalfoglou强调，在分布式环境中，基本没有蜂窝设备。企业可以通过加密、散列和其他措施将数据安全地保留在边缘上，这一措施还可以帮助企业满足某些数据需要保留在特定地理区域内的需求。如果企业希望通过部署边缘计算获得安全性的改进，则必须拥有完善的数据治理流程，该流程可以识别正在生成数据以及数据的存储状态、传输模式和存储位置。

边缘计算和云计算

企业正在边缘保留越来越多的数据，随着企业设计出更多利用边缘计算技术的应用案例，数据量会持续增加。Teresa Tung说：“在技术方面，我们看到了许多的变化。在过去的十年中，企业需求转向云计算，而今又转向边缘计算技术。但是，边缘计算的优势并不会消除企业对云计算的需求，未来企业将继续依靠公有云和私有云。”

Kalfoglou说：“如果边缘设备没有定期与云端进行连接，那么将无法实现完全自治。企业会在专有的IT环境中，利用云资源应用于重型的应用程序，而边缘计算则应用于轻型的应用程序。当与AI和机器学习结合使用时，网格、网络在边缘的节点相互连接、共享信息和指令，以更高的自动化程度助力自主的工作流程。”

企业云解决方案提供商Ahead的负责人David Williams说：“边缘计算和云计算具有共生关系。尽管它们解决的是不同的问题，但却可以相得益彰。同时具备边缘计算和云组件（松散耦合）的解决方案，其边缘环境可以利用彼此的优势。同时，边缘计算和云组件都具有自主权，以便于边缘设备、云端应用程序及云端服务可以在没有紧密依存关系的情况下独立运行。未来，云计算和边缘计算将持续发展，而应用程序将会模糊两者之间的界限。”

边缘计算的未来

除了部署边缘计算技术的产品（网络、存储和计算设备）以及从典型的数据中心和云基础架构派生出的产品。未来，我们将看到更多专门针对边缘计算的产品进入市场。研究公司MarketsandMarkets的报告显示，2019年全球边缘计算市场收益约为28亿美元，预计2024年增长到90亿美元。

Forrester公司基础架构和运营领域的专业分析师Abhijit Sunil表示，各大供应商正在向市场推出更多专门针对边缘计算的产品，例如对于高温和震动等环境因素有更佳耐受度的处理器。