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像大年夜多半新的IT技巧成长一样，“边沿计算”并不是一场概绫屈，相反，它更像是一个进化。边沿计算的根源在于早期的内容交付和点对点收集以及网格计算。然而，跟着收集，计算和分析技巧才能的进步以及大年夜范围数据增长的需求，意味着计算对于IT治理人员而言将变得越来越重要。

跟着大年夜量数据被发送到收集，以及收集赓续增长，企颐魅正在开辟更接近收集边沿的计算才能，在收集边摄生成数据。边沿计算创建的中断许可本地用户及时生成和履行数据分析。然则，尽管这个趋势越来越明显，但企业仍然没有肯定若何故及何时安排边沿计算。将来几年，边沿技巧可否推动行业的营业决定计划，照样更广泛的安排须要进一步推动和周全的经久筹划?哪些用例会推动实施，还有哪些挑衅仍然存在?

安然和隐私是须要解决的重要挑衅。信息是若何生成和处理的，以及它的所有权必须被定义。其刑事或平易近事义务的概念可能会变得复杂。例如，因为编程缺点而产生自驾车变乱时，谁将被穷究义务?数据保护请求有什么竽暌拱响?边沿计算会立异，模仿照样调剂?

什么是边沿计算?

为了定义的缘故，当边沿办事器是指内容传送收集(CDN)中的办事器的术语时，广义的边沿计算似乎来源竽暌冠近20年前。它比来涌如今处理，分析和应用收集边沿的数据源产生的数据的常识背景下，而不是将数据传输到“核心”处理单位。

“边沿”这个术语是基于数据源的处理接近度以及分析产生的地位，是以涵盖了一系列可能的用处。物联网(IoT)设备，移动设备以及具有不合处理要乞降优先级的收集的数据量已经产生并将持续产生。这种改变将强调计算产生的重要性，须要更小，更灵活的处理单位更切近用户。它可能采取分布式微型数据中间的情势，具有本地收集接入和互连点，本质上形成分布式云计算。

是什么推动人们采取边沿计算?

即将到来的数据传输增长背后的主导力量是计算机之间的通信和物联网设备增长的结不雅。因为各类各样的传感器和处理器可以创造和传输大年夜量的信息，并且人工智能，加强实际，无人驾驶，以及主动化交通体系的投资和开辟也越来越多。

2015年思科云指数的查询拜访发明，全球创建的数据约有90%是在前两年产生的。这个指数还猜测，大年夜2014年到2019年，每月的互联网协定(IP)流量将以100%以上的复合年增长率(CAGR)增长。与此同时，互联捕鱼户数量估计将以每年7%的年均复合增长率增长，收集连接设备的数量将增长更快，复合年增长率达到11.4%。

视频数据传输估计大年夜2014年到2019将增长80%。以这些数字来看，截至2016年，估计有34亿个互联捕鱼户。YouTube的用户天天上传400个小时的新视频，社交网站Instagram用户每分钟宣布250万个帖子，Facebook的用户每分钟宣布300万个帖子。此外，天天每分钟进行大年夜约400万次Google搜刮，每分钟发送跨越2亿封电子邮件，下载跨越40万个苹不雅应用法度榜样，发送277,000条推文。在财务方面，亚马逊公司天天每分钟发卖价值袈浼8万美元的商品和办事。

花费和技巧身分的结合创造了一组更复杂的驱动身分，这些驱动身分在行业和地舆方面差别很大年夜。一般来说，推动人们走向边沿收集有以下三个重要驱动身分：

• 改变花费者和营业预期以及数据应用情况
• 新兴技巧，特别是使边沿计算成为可能的收集、处理、软件和协定范畴
• 边沿处理的应用，如整合物联网设备数据、进步跨收集处理和传输效力、降低延迟、供给更好的客户体验和数据安然的机会

边沿处理的营业用处是什么?

像任何IT趋势一样，贸易和技巧专业人士都欲望知道其进展若何赞助他们优化运营。然则，边沿计算可能不合适所有营业，至少如今是如许。边沿计算和应用法度榜样的采取最终将取决于这些技巧与营业目标的接洽关系程度，取决于组织是否拥有有效实施，治理和泉币化资本的资本。

有一些行业将会大年夜边沿计算中受益：

• 聪明城市。边沿计算可以广泛应用于智能社区或城市。跟着传感器和信息源数量的增多(公平易近，交通体系，医疗体系，公用事业和安然筹划)，在中心地位存储和分析数据变得不太可行。边沿计算还可以削减社区办事中的延操行动，例如医疗紧急情况，法律，交通模式和公共交通等。它还推敲到地舆精度，是以与特定街道，街区或郊区相干的信息可以与该地区的用户即时共享。这些应用和技巧将最终肯定边沿计算是否大年夜交通传感器和路灯延长到水泵，风力涡轮机和其他传统上不连接收集的电力设备。智能城市边沿收集如安在产生天然灾害时收伎?字发信息?若何应用聪明城市和边沿技巧来传递懈弛解水和汽油等资本对供给链的影响?
• 智能贸易和公共交通。边沿计算已经为贸易和公共交通供给了很多功能。对于诸如飞机，轮船和宇宙飞船等复杂的飞翔器来说，加快处理要乞降边沿计算/分析意味着只有最重要的信息才能传输，并进行进一步的分析，而大年夜部分数据中间是在本地存储的。边沿计算技巧许可交通和情况传感器处理和供给最相干的信息给车辆，包含自驾车。这个边沿收集的第二个功能是信息性：将本地数据模式供给给更广泛的收集体系，以进步驾驶效力和安然性。智能交通体系也是聪明城市成长的天然构成部分。
• 智能家居。一些数据中间的原始设备制造商声称，美国的每一个家庭都将很快成为本身的数据中间，这一说法正在接近实际。然而，边沿计算将智能家居体系与核心临盆中间接洽起来，而不是在数据走向边沿时创建自力的数据中间。“批量发送”与及时连接设备在智能家居中的感化仍在评论辩论和成长中。
• 主动车辆，无人驾驶飞机和遥控机械。据Andreessen Horowitz的Peter Levine介绍，主动驾驶汽车的边沿技巧最有名的例子可能须要安排200个以上的CPU，并且是“车轮上的数据中间”。 主动驾驶汽车可以处理及时视频和流照片，根据数据输入急速作出决定。他们强调须要经由过程智能交通收集来共享协作信息。这个概念可以扩大到农业，采矿，石油和天然气等行业的无人机，这些行业必须对收集到的数据进行及时反竽暌功。
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  本文标题：边缘计算对企业的业务适用吗?

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