边缘计算正在改变全球数百万台设备处理和传输数据的方式。

互联网连接设备（IoT）和需要实时计算功能的新应用的爆炸性增长继续推动边缘计算系统的发展。

诸如5G无线之类的更快的网络技术使边缘计算系统能够加速创建或支持实时应用，例如视频处理和分析，自动驾驶汽车，人工智能和机器人技术。

什么是边缘计算？从根本上讲，边缘计算使计算和数据存储更靠近收集数据的设备，而不是依赖可能在数千英里之外的中心位置。

这样做是为了使数据（尤其是实时数据）不会遇到可能影响应用程序性能的延迟问题。

此外，公司可以通过在本地完成处理来节省成本，从而减少了需要在集中式或基于云的位置处理的数据量。

边缘计算的发展归因于连接到Internet以便从云中接收信息或将数据传递回云的IoT设备的指数级增长。

许多物联网设备在其运行期间会生成大量数据。

边缘计算的优势对于许多公司而言，仅节省成本就可能成为部署边缘计算体系结构的动力。

在许多应用程序中使用云的公司可能已经发现带宽成本比他们预期的要高。

但是，边缘计算的最大好处是越来越能够更快地处理和存储数据，从而实现对公司至关重要的更高效的实时应用程序。

在进行边缘计算之前，扫描人脸以进行面部识别的智能手机将需要通过基于云的服务来运行面部识别算法，这将需要大量时间来处理。

考虑到智能手机的功能越来越强大，使用边缘计算模型，该算法可以在边缘服务器或网关上本地运行，甚至可以在智能手机本身上运行。

虚拟现实和增强现实，无人驾驶汽车，智慧城市，甚至楼宇自动化系统等应用程序都需要快速处理和响应。

像NVIDIA这样的公司已经认识到需要在边缘进行更多处理，这就是为什么人们看到具有内置人工智能功能的新系统模块的原因。

例如，该公司的最新模块比信用卡要小，并且可以内置在诸如无人机，机器人和医疗设备之类的较小设备中。

AI算法需要大量的处理能力，这就是为什么大多数算法都通过云服务运行的原因。

可以在边缘进行处理的AI芯片组的增长将允许在需要实时计算的应用程序中实现更好的实时响应。

缺点但是，像许多新技术一样，解决一个问题可能会导致其他问题。

从安全角度来看，边缘数据可能会很麻烦，尤其是当它被其他可能不如集中式或基于云的系统安全的设备处理时。

随着物联网设备数量的增加，IT必须了解这些设备周围的潜在安全问题，并确保可以保护这些系统。

这包括确保对数据进行加密，并使用正确的访问控制方法，甚至使用VPN隧道。

另外，不同设备的处理能力，功率和网络连接要求可能会影响边缘设备的可靠性。

这使得冗余和故障转移管理对于在边缘处理数据的设备至关重要，以确保在单个节点发生故障时可以正确地传递和处理数据。

在未来的5G和边缘计算领域，诸如5G和Wi-Fi6之类的无线通信技术也将影响边缘的部署和利用，从而实现未开发的虚拟化和自动化功能，例如更好的车辆自主性和工作量。

在使无线网络更加灵活和更具成本效益的同时，将它们移到了边缘。

随着物联网的兴起以及此类设备生成的数据突然过剩，边缘计算引起了人们的注意。

但是，由于物联网技术还处于早期阶段，因此物联网设备的发展也将对边缘计算的未来发展产生影响。

这种未来替代方案的一个示例是微型模块化数据中心（MMDC）的开发。

MMDC是一个盒子中的数据中心。

完整的数据中心放置在小型移动系统中。

可以将系统部署在更靠近数据的位置（例如，在城市或区域中），以使计算更接近数据，并且不会使数据更合适。

原标题：边缘计算：为什么如此重要文章来源：[微信公众号：思南·武力