随着5G 的逐步推出，围绕诸多新技术术语的讨论也随之兴起，其中之一便是“边缘计算”。那么，什么是边缘计算？它将对您的业务产生怎样的影响？
从云端到边缘
在数据计算迁移到云端之前，数据通常是在本地进行传输和存储的。对于大型企业而言，它们通常拥有私有数据中心；而规模较小的组织则利用服务器和网络硬件来构建其IT运营体系。
随着云计算的出现，企业可以将数据托管在云服务器上，这本质上是利用该云服务提供商的硬件和基础设施。这种摆脱物理基础设施的依赖，使企业能够在无需投入同等人力或资金的情况下，扩展和提升IT运营规模。
如今， 5G 凭借其低延迟和高带宽的特点，正使得数据计算能够从云端更接近终端用户——具体取决于具体应用场景。
边缘计算与云计算
云计算通过将数据集中存储在远程数据中心，彻底改变了企业存储和处理数据的方式；而边缘计算则将数据处理推向了数据生成源头附近。两者各具优势：云计算非常适合大规模数据存储和复杂的计算任务，而边缘处理则在需要低延迟、实时数据处理以及降低数据传输成本的场景中表现出色。
边缘计算缩短了数据处理和响应所需的时间，这对自动驾驶汽车、智能制造和物联网设备等应用至关重要。另一方面，云计算在存储海量数据和处理复杂分析任务方面仍发挥着关键作用。如今，许多企业采用混合模式，将云的灵活性和可扩展性与边缘计算的速度和效率相结合，以实现最佳性能。 若想了解边缘计算如何助力企业取得更佳业务成果，欢迎关注我们即将举办的“Edge to Outcomes”活动。
边缘计算的优势
鉴于各组织需要传输和处理海量数据，将数据传输到中央位置有时并不总是可行的。Gartner预测，到2025年，75%的企业数据将在边缘而非云端生成和处理。
此外，许多超大规模云服务提供商——即提供云服务的大型行业领军企业——一直在致力于开发边缘计算领域的解决方案。
边缘计算具有诸多优势，因为支持分布式计算的基础设施更接近数据源：
更大的带宽：当数百万台设备连接到互联网时，数据处理需求将极为庞大。局域网（LAN）或广域网（WAN）的数据传输容量是有限的，蜂窝网络也是如此。带宽争夺可能会导致网络拥塞和延迟。对于任务关键型通信（例如自动驾驶汽车或机器人领域），为单个操作分配更多的专用带宽，将带来更高的稳定性和可靠性。
延迟：边缘计算有可能降低数据传输和计算的速度。对于那些关键任务通信而言，集中式的云端位置可能存在过高的延迟。
可访问性：边缘计算的某些应用场景依赖于能够就地传输和处理数据这一特性。当因环境因素（例如在石油钻井平台上）或因地处偏远地区（例如沙漠中）导致网络连接不稳定或带宽受限时，能够利用边缘计算甚至边缘设备对这些技术而言至关重要。
随着联网设备产生海量数据，边缘处理使企业能够就地处理数据，从而减轻云网络的负担。这使得边缘计算成为医疗保健和制造业等需要低延迟、实时决策的行业的理想选择。边缘计算、云计算和物联网共同构成了一个强大的集成生态系统，能够提升各行业的运营效率和灵活性。
边缘计算不仅解决了带宽和延迟方面的挑战，还通过在更接近数据源的位置处理敏感数据来增强安全性。这降低了数据在长距离传输过程中暴露于潜在漏洞的风险，因此边缘计算已成为金融和医疗保健等数据隐私至关重要的领域中的关键组成部分。
此外，边缘计算通过确保即使云连接暂时中断，本地处理仍能继续进行，从而提高了运营韧性，这使其成为对关键任务型运营依赖较大的行业的理想解决方案。
边缘计算的应用场景
边缘计算的许多应用场景都依赖于带宽、低延迟和可访问性等优势，这些优势在众多垂直领域中正变得越来越重要，而这些领域也日益依赖数字化运营。
医疗保健：预计到2028年，互联医疗保健市场的规模将达到4,460亿美元，较2020年的718.4亿美元大幅增长。 医疗领域的物联网预计将把医疗传感器和设备连接到互联网，以支持远程患者监测和去中心化临床试验等应用场景。随着联网设备数量的激增，以及在机器人或植入式设备等涉及关键任务数据传输的应用场景中，专用带宽和低延迟将变得至关重要。
对于希望了解边缘计算如何直接影响其运营的企业而言，本指南深入剖析了边缘技术带来的商业价值。
边缘计算实施面临的挑战与注意事项
尽管边缘计算具有诸多优势，但也带来了一些挑战。边缘计算的去中心化特性要求企业管理多个分布式基础设施，这可能会增加运营复杂性。此外，在地理位置分散的区域部署边缘设备可能会带来安全风险，因为确保安全协议的一致性可能颇具挑战性。
另一个需要考虑的因素是部署边缘基础设施的成本。虽然边缘计算可以降低与云相关的数据传输成本，但边缘设备和网络基础设施的前期投资可能相当可观。企业必须根据自身具体需求和应用场景，仔细权衡云计算与边缘计算之间的利弊。
制造业：随着生产线的运营、设备维护预测以及整个价值链管理日益转向数字化模式，制造业已成为能够产生海量数据的领域，而边缘计算可帮助管理这些数据。在涉及关键任务的机器人技术、自动导引车（AGV）以及工作场所安全领域的人工智能（AI）应用中，边缘计算所提供的低延迟特性具有显著优势。
车队与汽车：无论是在消费级还是企业级应用中，自动驾驶汽车都会处理大量需要快速传输的数据包，因此边缘计算成为一种合适的选择。
企业：边缘计算在企业中的应用是一个统称，可以涵盖许多不同的用例。企业采用边缘计算，主要取决于边缘计算的优势及其所能支持的技术。例如，边缘人工智能可应用于众多垂直领域。借助边缘计算的高速和低延迟特性，人工智能能够运行得更快，并提供更可靠的覆盖。
零售业：边缘计算通过提供更快、更个性化的客户体验，正在重塑零售业。借助边缘端的实时数据处理，零售商可以开展本地化的、由人工智能驱动的营销活动，优化库存管理，并提供更快捷的结账服务。通过在更接近客户的地方处理数据，企业能够提升客户满意度并提高运营效率。
电信：电信行业正越来越多地利用边缘计算来应对对更快、更可靠的数据服务日益增长的需求。边缘计算有助于缓解网络拥塞，并确保视频流媒体和游戏等高带宽应用能够以更低的延迟平稳运行。随着5G 的日益普及，边缘计算将在推动下一代移动服务的发展中发挥关键作用。如需进一步了解边缘计算如何重塑电信行业，请查阅我们的分析报告。
KORE 可协助构建计算基础设施
迁移到边缘计算解决方案（甚至是部分边缘计算解决方案）可能相当复杂。与一家在网络连接和技术基础设施方面拥有深厚专业知识的服务提供商合作，可以缓解在此过程中可能出现的挑战。想了解更多吗？欢迎联系我们——我们很乐意与您交流！
欢迎观看我们的点播网络研讨会《AIoT：边缘数据分析》，了解更多信息。