边缘计算基础概念

维基百科的解释

边缘运算（英语：Edge computing），又译为边缘计算，是一种分布式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端设备，可以加快资料的处理与发送速度，减少延迟。在这种架构下，资料的分析与知识的产生，更接近于数据资料的来源，因此更适合处理大数据。

边缘计算核心：在源头处理数据

边缘计算是一种分布式计算框架，使企业应用程序更接近物联网设备或本地边缘服务器等数据源。这种在源头上接近数据可以带来强大的业务优势，包括更快的洞察力、更快的响应时间和更好的带宽可用性。

Gartner 估计，到 2025 年，75% 的数据将在传统数据中心或云之外处理。

为什们选择边缘计算

物联网设备的爆炸性增长和不断增强的计算能力导致了前所未有的数据量。随着 5G 网络增加连接移动设备的数量，数据量将继续增长。

过去，云和人工智能的承诺是通过从数据中获得可操作的洞察力来实现自动化和加速创新。但是，由连接设备创建的前所未有的数据规模和复杂性已经超过了网络和基础设施的能力。

将所有设备生成的数据发送到集中式数据中心或云会导致带宽和延迟问题。边缘计算提供了更有效的替代方案；数据在更接近其创建点的位置进行处理和分析。由于数据不会通过网络传输到云或数据中心进行处理，因此显着减少了延迟。边缘计算——以及 5G 网络上的移动边缘计算——能够实现更快、更全面的数据分析，为获得更深入的洞察、更快的响应时间和改进的客户体验创造机会

从联网汽车到工厂车间的智能机器人，我们世界中生成的设备数据量比以往任何时候都多，但这些物联网数据中的大部分都没有被开发或使用。例如，麦肯锡公司的一项研究发现，海上石油钻井平台从 30,000 个传感器生成数据——但目前用于决策的数据不到 1%。²

边缘计算利用不断增长的设备内计算能力，近乎实时地提供深入洞察和预测分析。边缘设备中这种增强的分析能力可以推动创新，以提高质量和增加价值。它还提出了重要的战略问题：在计算容量增加的情况下，如何管理执行这些类型操作的工作负载的部署？如何使用设备中的嵌入式智能来更快速地影响员工、客户和企业的运营流程？为了从所有这些设备中获取最大价值，大量计算必须转移到边缘。