在這個一切都朝著數(shù)字化發(fā)展的時代，邊緣計算已經(jīng)不遺余力地進入商業(yè)和工業(yè)領(lǐng)域。由于云用戶對計算的巨大需求，以及物聯(lián)網(wǎng)帶來的海量數(shù)據(jù)爆炸，云計算越來越受歡迎。商業(yè)伙伴發(fā)現(xiàn)這是簡化物聯(lián)網(wǎng)流量和促進實時本地數(shù)據(jù)分析的最佳方式。物聯(lián)網(wǎng)為將數(shù)據(jù)處理更接近其源頭鋪平了道路，這涉及到實際的工業(yè)機器。一項調(diào)查顯示，在不久的將來，邊緣計算的生產(chǎn)力將達(dá)到頂峰。

人工智能和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域不斷增長的創(chuàng)新表明，邊緣計算可能也將走向成熟。邊緣計算的日益流行并不意味著云計算已經(jīng)成為歷史。兩者對于IT基礎(chǔ)設(shè)施都同樣重要。他們不會互相競爭，因為他們在這里是為了永生，肩并肩。邁克爾·戴爾最近發(fā)表了一份關(guān)于邊緣計算的聲明，他說：“它將是一切，無處不在，也就是物聯(lián)網(wǎng)，這意味著最終它將是一切的互聯(lián)網(wǎng)?！弊罱囊环輬蟾骖A(yù)測，到2025年，邊緣計算將占領(lǐng)全球32.4億美元的市場。石油和天然氣、電力設(shè)施、航空航天和汽車等行業(yè)在優(yōu)化運營時將受益于邊緣計算。

以下是邊緣計算的一些好處，可能會證明對所有行業(yè)都有幫助。我們一起看看吧！

隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的增多，對網(wǎng)絡(luò)和私有數(shù)據(jù)的威脅也在增加。但是邊緣計算提供了高水平的安全性，可以抵御這些脆弱的攻擊。存儲、應(yīng)用程序和處理的分布是跨廣泛的數(shù)據(jù)中心和設(shè)備進行的。這使得單個中斷很難入侵網(wǎng)絡(luò)，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)安全。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊，但邊緣計算的分布式架構(gòu)使其更容易封住受到攻擊的部分，而不是關(guān)閉網(wǎng)絡(luò)。

速度是行業(yè)轉(zhuǎn)向邊緣計算的最重要原因之一，因為它通過對抗延遲提高了網(wǎng)絡(luò)性能。由于數(shù)據(jù)是在本地邊緣數(shù)據(jù)中心處理的，因此收集到的信息不會傳播很遠(yuǎn)。一位專家說，如果沒有邊緣計算的幫助，到2020年，數(shù)字交通堵塞幾乎是必然的。

邊緣計算能夠減少延遲，從而提高客戶端的速度。延遲的測量單位是微秒而不是毫秒。這就是邊緣計算的速度優(yōu)勢不容忽視的主要原因。

公司期望擴展他們的計算能力，建立一個專用的數(shù)據(jù)中心，這是一個昂貴的提議。同時，計算需求的增加和計算資源的不足也是邊緣計算興起的主要原因。它以可承受的成本為公司提供可擴展性。物聯(lián)網(wǎng)和邊緣設(shè)備的結(jié)合使組織能夠以較低的價格靈活地擴展其計算能力。

此外，它還降低了增長成本，因為添加新設(shè)備不會對網(wǎng)絡(luò)帶寬需求造成影響。

邊緣計算為企業(yè)提供了難以置信的多功能性。公司可以使用本地邊緣數(shù)據(jù)中心來鎖定他們想要的市場，而不需要昂貴的投資基礎(chǔ)設(shè)施。這樣，組織就能夠在延遲的情況下提供高效的服務(wù)。將新的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備集成到邊緣網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)中有助于在不改變IT基礎(chǔ)設(shè)施的情況下為最終用戶提供更好的設(shè)施。這些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備迫使組織成為競爭世界的一部分，重視創(chuàng)新，從而推動其發(fā)展。

除了巨大的安全支持，它還提供了可靠性。由于數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備位于終端用戶的位置，因此網(wǎng)絡(luò)受到影響的可能性較小。本機管理重要的處理功能有助于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的有效操作。大量的邊緣數(shù)據(jù)中心使得完全關(guān)閉服務(wù)變得非常困難。為了確保服務(wù)不會故障，需要使用多個路徑路由所需的數(shù)據(jù)。這有助于提供無與倫比的可靠性。

邊緣計算的優(yōu)勢是企業(yè)未來發(fā)展的捷徑。以下是幾個能夠在未來利用邊緣計算的行業(yè)：

如果需要更換人工駕駛員，那么車輛對所有發(fā)生的事故進行實時反應(yīng)是非常重要的。車輛傳感器和后端數(shù)據(jù)中心可能需要100毫秒來完成這一操作，這可能會危及乘客的生命。5G網(wǎng)絡(luò)和人工智能能力對自動駕駛汽車極其重要，為各行各業(yè)的邊緣計算鋪平了道路。

5G網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⒂嬎隳芰Σ渴鹪谧罱咏W(wǎng)絡(luò)邏輯邊緣的地方，從而形成分布式蜂窩基站。這可能導(dǎo)致通信塔和車輛之間的高速數(shù)據(jù)傳輸。這將有助于汽車比人類反應(yīng)更快。

由于亞馬遜Echo、谷歌Home和蘋果Siri等語音助手技術(shù)，人工智能的應(yīng)用范圍有所擴大。據(jù)預(yù)測，到2020年，30%的消費者互動將使用語音助手技術(shù)。這些不斷增長的消費者需求要求高級人工智能處理和低延遲響應(yīng)時間，以有效交付最終用戶交互。邊緣計算可以使這項技術(shù)超越人工智能的計算能力和數(shù)據(jù)傳輸速度。

為了降低語音助手技術(shù)的安全風(fēng)險，像亞馬遜這樣的供應(yīng)商正在通過在邊緣部署技術(shù)來增強他們的人工智能能力。這可以減少漏洞，因為數(shù)據(jù)不會在網(wǎng)絡(luò)上移動。