边缘计算的重要性

IBM将边缘计算定义为“一种分布式计算框架，其使企业应用程序更接近数据源，如IoT设备或本地边缘服务器。这种接近数据源的方式可以带来巨大的业务好处：更快的洞察力、更好的响应时间和更好的带宽可用性”。该术语源自网络架构图，该图显示“边缘”为流量进入和离开网络的点。正是在网络的这个边缘点上处理数据，而不是像云计算模型那样，将数据一路引导往返中央服务器。

鉴于边缘计算模型涉及在数据收集和分析位置附近进行计算，而不是在云中或集中式服务器中进行计算，因此其通常与“雾计算”互换使用，以描述在数据源附近处理数据的模型。然而，雾计算通常受OpenFog联盟所青睐，其成员公司包括Cisco Systems、Dell、Intel、Microsoft和Princeton University，而边缘计算的使用更为商业化，尤其是物联网（IoT）。

正如数据中心公司vXchnge所观察到的，雾计算“通过一个单一的、强大的处理设备处理数据，比如物联网网关或'雾节点’，位于其源头附近。其充当由多个数据点提供的一个集中的局部数据源”。vXchnge指出，相比之下，边缘计算“扩展了本地化处理的思想，将网络上的设备本身以及局部数据中心也包括在内”。因此，边缘计算架构中的设备不是自动将所有信息发送到雾节点，而是“可以确定哪些信息应在局部存储和处理，哪些信息应发送到局部节点或云以供进一步使用”。

事实上，边缘计算常常与物联网联系在一起。物联网设备参与到越来越强大的处理中，因此生成的大量数据可以重新迁移到网络的“边缘”。这意味着数据不必在集中式服务器之间连续地来回传输来处理。因此，边缘计算在管理来自物联网设备的大量数据方面效率更高，延迟更低，处理速度更快，且可扩展。而当与5G相结合，其扩展了无线数据传输的高带宽和低延迟能力，人们对边缘计算能够实现什么目标充满了期待。此科技将使边缘计算系统大大提高速度，并最终增强其支持实时应用的能力。

那么，边缘计算有什么好处呢？低或零延迟可能是最明显的一个好处。通过在源位置处理数据，边缘计算在帮助实时应用程序无延迟或无停机运行方面至关重要。这一点尤其重要，因为世界通过物联网设备连接的速度有多快，其中许多设备服务于依赖实时计算能力的应用程序。因此，不需要此类设备从云端接收数据并将数据发送回云端的解决方案需求变得越来越重要。

而且，由于这些设备通常必须处理大量的数据，因此，具有局部的解决方案变得至关重要。例如，数千个穿过延伸型城市的监控城市公共空间的安全摄像头将产生大量的数据，如果这些数据在它们和集中式服务器之间不断地来回传输，可能会由于大带宽而遇到延迟问题。相反，通过边缘网关进行局部处理和数据存储意味着需要将更少的数据发送回服务器或云，或者如果实时应用程序需要，则发送回相关的支持边缘设备，如安全摄像头。

实际上，任何依赖于实时决策的应用程序都会发现边缘计算的更快数据处理能力对于确保连续服务至关重要。例如，交易员需要经常在动荡的金融市场中做出实时交易决策，他们必须确保数据计算不存在滞后或面临重大货币损失的风险。在一些例子中，智能系统必须立即对数据做出响应，而不需要任何延迟时间。自动驾驶汽车之所以出现在人们的脑海中，是因为它们依赖于附近不断跟踪周围环境设备而接收的丰富数据。此类车辆甚至不能允许数据计算有丝毫的延迟，因为它们可能会让司机和乘客付出生命代价。

实际上，延迟仍然是物联网设备要克服的最大挑战。云计算目前被认为太慢，无法支持任何重大的实时活动，如金融市场交易、自动驾驶车辆和交通路线。但是边缘计算通过将数据处理功能迁移到网络边缘而允许边缘设备实时收集和处理数据，因此提供了解决这一挑战的最佳解决方案。

当与边缘数据中心相结合时，通常较小的设施也位于网络附近，边缘计算的处理能力随着位于这些数据中心的处理器而进一步增强，更接近实际使用的设备和正在进行的处理。事实上，任何网络的边缘都不仅提供了放置数据中心的空间，还提供了放置服务器、网关、处理器和存储设施的空间。这减少了数据需要传输的处理距离，从而大大减少了延迟。反过来，其可以为需要速度和可伸缩性的应用程序增加重要的价值。大幅处理时间的缩短为实时分析的蓬勃发展开辟了一个全新的天地。

而且，随着距离的缩短，对维护的要求也会大大降低。数据中心的规模可以大大小于其集中对应的数据中心，因此就其位置而言，数据中心的可移植性和灵活性要高得多。因此，维护服务不需要长途到达数据中心；可以在附近进行。

在处理大型数据集时，冷却也是一个值得关注的问题，特别是数据中心的冷却成本，电力成本尤其高。冷却成本和处理成本之间的比率称为电源使用效率（PUE），可以用来衡量数据中心的效率。使用较小的数据中心（有些靠近网络边缘）可能会比使用一个大的数据中心更节能，而且电力需求越少，环境效益就越高。然而，分布在更大区域的较小的数据设施是否比一个大型集中式设施消耗更少的电力，还有待观察。但是，在网络边缘进行的编程和计算越精确、效率越高，整个操作的浪费就越少。

最终，边缘计算将成为企业数字化转型的主要推动者。通过建立自主系统，公司不仅可以提高生产力水平，还可以让员工专注于更高端的任务。容错技术有限公司（Stratus Technologies）是容错性的计算机服务器和软件的生产商，它指出了边缘计算在未来如此重要的四个关键原因：

1.推动下一次工业革命，改造制造业和服务业；

2.优化边缘数据采集和分析，创造可操作的商业智能；

3.其创造灵活、可扩展、安全、自动化程度更高的技术、系统和核心业务流程环境；

4. 其促进一个更高效、执行更快、节省成本、更易于管理和维护的灵活商业生态系统。

正如Stratus所承认的，边缘计算“为工业和企业级业务创造了新的和改进的方法，以最大限度地提高运营效率，提高性能和安全性，自动化所有核心业务处理，并确保'始终在线’ 的可用性”。

IDC  2025数据时代报告《世界的数字化：从边缘到核心》预测，到2025年，全球将产生175兆字节（或175万亿千兆字节）的数据，其中边缘设备将产生90兆字节以上的数据。根据Gartner的数据，目前91%的数据是在集中数据中心创建和处理的，但到2022年，大约75%的数据将需要在边缘进行分析和处理，这突显了边缘计算已经变得多么重要，未来几年它将有多大的潜力。

 

文章来源：边缘计算社区编译