由于物聯網和工業物聯網設備產生的大量數據，邊緣計算呈爆炸式增長。隨著5G網絡的發展和5G 變得越來越普遍，新設備上線后將產生比以往任何時候都多的數據。因此，許多企業發現使用邊緣計算來執行實時、低延遲的數據分析非常有效。邊緣計算使本地處理數據接近數據生成源成為可能。

什么是邊緣計算?

邊緣計算是一種去中心化的計算框架，計算能力更接近數據生成的源頭。邊緣計算機就像處理和存儲數據的微型數據中心，只將必要的數據發送到云端進行存儲或后處理。例如，邊緣計算解決方案部署在物聯網和工業物聯網設備附近，提供實時數據收集、存儲和處理。這減少了所涉及的延遲量并減少了物聯網設備所需的互聯網帶寬量。

邊緣計算的快速發展是因為將物聯網設備和工業物聯網設備生成的所有數據發送到集中式數據中心進行處理和存儲導致邊緣計算可以輕松解決延遲和帶寬問題。

邊緣計算通過在創建數據的源本地處理和存儲物聯網和工業物聯網設備數據，減輕了數據中心的負擔。向數據中心發送更少的數據可以為部署邊緣計算機的組織節省大量帶寬成本。此外，在本地處理數據會顯著減少延遲，因為數據不需要從源設備到數據中心再返回很遠的距離。隨著5G變得越來越普遍，邊緣計算只會變得越來越普遍和更快，依靠邊緣計算改善組織的體驗。

邊緣計算對于組織和企業至關重要，因為通過收集、處理和分析由工業環境(例如制造設施)中常見的數千個傳感器和連接設備生成的數據產生的洞察力。

分析物聯網和工業物聯網設備生成的數據可以深入了解企業的運營情況，使組織能夠對實時數據快速采取行動。實時對洞察做出反應的能力使企業和組織能夠提高他們的生產力以及他們提供的產品或服務的質量。也就是說，要從數據中提取寶貴的見解，計算能力必須轉移到靠近數據生成源的邊緣。

盡管邊緣計算越來越受歡迎，但云計算在當今的現代世界中仍然占有一席之地。邊緣計算通過支持需要實時、低延遲數據處理的應用程序來補充云計算。

在邊緣計算中，邊緣是指數據生成的源頭。例如，如果你部署了物聯網設備或傳感器來監控作物的生長，則邊緣將靠近傳感器和生成數據的物聯網設備。邊緣與云不同，云通常位于距離生成數據的設備數千英里之外。也就是說，邊緣在哪里的問題從一個應用程序到另一個應用程序是不同的，因為它取決于拓撲。但是，通常情況下，邊緣通常比云更靠近數據生成設備。

邊緣計算的好處是什么?

邊緣計算提供了幾個好處，如下所述：

1. 低延遲計算

邊緣計算提供的主要好處之一是它提供比云計算低得多的延遲。低延遲對于需要實時數據處理和分析的應用程序至關重要，其中每一毫秒都很重要。盡管某些應用程序可能需要100毫秒的延遲，但有些關鍵任務應用程序需要顯著減少延遲，而這只能通過邊緣計算來實現。邊緣計算提供更低的延遲，因為邊緣計算機通常部署在靠近數據生成源的地方，從而縮短了數據進行處理和分析所需的距離。

2. 降低帶寬利用率

邊緣計算的第二個好處是它減少了所需的互聯網帶寬量。邊緣計算需要更少的帶寬，因為數據是在邊緣計算機上本地收集、存儲和處理的，不需要將所有原始數據傳輸到數據中心進行處理和分析。

也就是說，在本地處理數據并不意味著不必將數據發送到云，而是必須將更少的數據發送到云。之所以如此，是因為觸發特定觸發器的數據被發送到云端進行后處理和分析。這樣做可以減少所需的互聯網帶寬。對于采用計量數據計劃的企業和組織，這將顯著節省成本。

3. 減輕數據中心的負擔

隨著數據量呈指數級增長，人們正在尋求替代方案來減輕數據中心的壓力。邊緣計算可以通過在邊緣計算設備上本地存儲和處理數據來減輕數據中心的壓力。邊緣計算機已經走了很長一段路，可以配置強大的處理器和大量高速數據存儲，使它們能夠在邊緣而不是云端處理和存儲數據。

4. 工作負載整合

部署邊緣計算設備可以將工作負載整合到更少的設備上，從而為企業和組織節省大量資金。這使組織能夠減少其硬件占用空間并減少故障點，因為較少的組件會發生故障。此外，通過使用邊緣計算機整合工作負載，企業和組織將擁有更少的設備來維護和監控。

5. 預測性維護

部署邊緣計算機的好處之一是它們支持預測性維護。也就是說，邊緣計算機可以監控從各種設備和傳感器收集到的數據，以確保機器設備正常、最佳地運行。此外，邊緣計算機可以使用人工智能和機器學習 (ML) 算法來檢測何時可能發生故障，提示管理層在故障發生之前執行維護或更換組件。這可以為企業節省大量時間和金錢，因為可以方便地進行維護，而不會突然停止生產。

6. 數據安全

邊緣計算提供了數據安全性，因為需要傳輸到數據中心的數據更少，從而減少了數據在傳輸到數據中心時被錯誤處理或盜用的機會。此外，邊緣計算機配備了 TPM 2.0，它通過身份驗證和密鑰管理來保護設備。此外，跨各種計算設備分布處理、存儲和應用程序使得單個的中斷很難關閉整個網絡。

7. 可靠性

邊緣計算硬件經過加固，使邊緣計算機比以往任何時候都更加可靠。堅固耐用的邊緣計算機可以部署在遠程和具有挑戰性的環境中，同時它們可以承受服務器和普通臺式計算機無法承受的惡劣環境因素。此外，邊緣計算機配備了各種有線和無線連接選項，確保邊緣設備即使在互聯網連接不穩定的遠程環境中也能保持連接到互聯網。

邊緣計算的缺點

以下是與邊緣計算相關的一些缺點：

1. 可擴展性

擴展云計算比擴展邊緣計算更容易，因為可以通過在云上單擊鼠標按鈕輕松添加更多存儲和計算能力。這與擴展邊緣計算不同，邊緣計算必須為組織添加或物理升級設備才能獲得更多計算能力或存儲空間。

2. 安全

保護分布式邊緣計算網絡可能很困難，并且通常需要對每個單獨部署的設備進行物理訪問。此外，添加多個邊緣計算設備會增加攻擊的表面積。然而，邊緣計算機配備了TPM 2.0，可通過身份驗證和密鑰管理保護設備免受物理攻擊。

3. 存儲空間

邊緣計算需要比數據中心服務器更多的存儲空間。但是，隨著固態數據存儲容量的增加和 SSD變得越來越便宜，邊緣可以擁有大量存儲空間，從而減輕數據中心存儲所有物聯網和 工業物聯網數據的負擔。

4. 維護

邊緣計算機可能需要比服務器更多的維護，并且訪問邊緣計算機通常比訪問服務器更困難和耗時。這是因為邊緣計算機是分布式的，并且維護可能需要訪問部署設備的每個位置。

為什么邊緣計算很重要?

邊緣計算很重要，因為有必要適應物聯網和工業物聯網設備生成的數據的顯著增加。生成的所有原始數據都必須進行處理和存儲，這就需要邊緣計算設備在本地處理和存儲數據，以減輕數據中心的負擔。

邊緣計算機就像位于數據生成源附近的小型數據中心。邊緣計算機可以通過在本地處理和存儲數據來減輕數據中心的壓力，只將特定的基本數據推送到云端。邊緣計算與云計算的不同之處在于，大多數數據是在本地處理和存儲的，只有一些相關或重要的數據被發送到云端。這顯著減少了數據中心必須處理或存儲的數據量。

以監控系統為例。在舊系統中，所有原始素材都上傳到云端進行遠程監控。然而，智能監控系統配備了邊緣計算機來存儲、處理和分析視頻片段，只將觸發特定觸發器的視頻片段上傳到云端進行遠程監控和控制。僅發送一些視頻片段與發送整個視頻片段相比，顯著降低了數據中心的壓力。因此，毫無疑問，邊緣計算將在未來發揮至關重要的作用，以減輕數據爆炸給數據中心帶來的壓力。