智能设备和边缘计算将如何发展

边缘计算有望在今年取得重大发展，这些变化将对基础架构，网络和分析产生重大影响。因此，在要平衡的所有其他优先事项中，您将希望继续专注于今年的边缘计算开发。

边缘计算将处理转移到网络上的设备或网关。基本概念受以下思想的驱动：某些类型的处理必须以极低的延迟执行，以便反馈诸如本地分析，机器人功能和传感器操作之类的过程。强大的边缘设备和网关可以压缩数据以传输到云，执行预处理或处理并协调自主任务，而无需访问中央计算机。

由于这些功能，边缘计算与物联网（IoT）的持续发展以及5G移动网络的引入紧密相关。对于分析和数据，可能会存在重大的新机遇和挑战。必须建立支持基础设施，对安全性提出新要求，并需要新模型来处理物联网数据。

对于需要低延迟数据传输，非常高的带宽或强大的本地处理能力的应用程序，计算尽可能接近使用点一直很重要，尤其是对于机器学习（ML）和其他分析而言。

当前主要用途之一是自动驾驶汽车，该汽车需要来自云的数据。如果对云的访问被拒绝或减慢，它们必须能够继续执行;没有延迟的空间。车辆上所有传感器生成的数据量很大。不仅必须在本地对其进行处理，而且还必须根据需要压缩和传输发送到云的任何数据，以避免浪费过多的可用带宽并浪费宝贵的时间。物联网应用程序通常是边缘计算的重要驱动程序，因为它们共享相似的配置文件。

边缘计算正在开发一系列应用案例，这些应用案例包括自治管理设备，工业4.0工业机器人，智能家居设备，AR / VR，通信功能，AI和ML，医药和金融等。在每个应用领域有可能发现最小延迟和大量本地处理可能是有利的情况。但是，分析人士认为，这种情况会进一步发展，许多公司对此表示赞同。边缘状态因为它被认为是一项重要的新技术，所以许多公司已迅速进入边缘计算的趋势。但是，目前进展缓慢，所需的技术尚未到位，但是几乎在每个领域都发现了有限的机会。

根据边缘状态报告，估计在未来十年中，边缘基础设施和数据中心的累计资本支出将超过7,000亿美元。根据Spiceworks在2019年发布的IT状态报告，在拥有5000名员工的组织中，有32%的组织已经在使用边缘计算。 《 Forrester Analytics 2019年全球业务技术流动性调查》发现，有57%的决策者计划执行边缘计算。许多分析师也做出了同样乐观的预测。但是，我们今天所拥有的边缘计算与该概念所设想的未来（即自治的未来，无处不在的AI和无处不在的智能设备）几乎没有相似之处。

边缘计算是分布式和分散式计算，可以在最终用户的位置附近放置大量功能。因此，这是计算机功能和移动性不断提高的自然演变。当基础架构概念通过适当的可用软件进行标准化后，5G网络将全面运行并在全球范围内可用，物联网组件已设定标准，成本开始下降以使物联网本身变得成熟，将会发生巨大的变化。

由于这是一个有望实现高增长的领域，因此主要的行业供应商（例如IBM，Cisco，Oracle，Microsoft，Amazon，Dell，Hewlett-Packard Enterprise，SAP等）正在进入基础架构领域，希望获得一个放置在市场上。

这是令人兴奋的事情。许多分析家认为，2020年对于在实现之路上进一步促进边缘计算至关重要。这是由于5G网络的增长，物联网的扩展，应用案例的增长和关注度的提高（例如，无人驾驶汽车的火热）以及对5G网络可能功能的逐渐了解。当前的实现通常是高度专有的，并且在一定程度上受到限制，这意味着成功案例的复制要困难得多。

尽管如此，边缘计算无疑正在发展，为新的未来做好准备很重要。它是一种分析驱动的愿景，结合了AI和网络的最新进展，以创建功能更强大的本地化系统。

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