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自20世纪60年代以来，IT计算行业经历了三次比较重大的变革。在IT计算发展初期，大型机是当时企业用户首选的计算设备。到了20世纪80年代，分布式技术的出现，服务器开始逐渐取代大型机的位置。从21世纪开始，云计算的出现，促使计算开始朝着更集中的方式回归，在该模式下，计算以一种服务的方式提供给用户。
如今，边缘计算正在成为第四波的计算趋势。Gartner研究表明，到2020 年，将有200亿台设备组成物联网(IoT)。设备数量的爆炸式增长将导致产生的数据量出现更大规模的爆炸式增长。
而这种增长带来的计算压力，就需要边缘计算来解决。在边缘计算模式下计算将在数据源附近进行数据分析和处理，然后再传输给核心计算，从而帮助减少数据爆炸式增长给计算核心带来的压力。
边缘计算的应用场景有哪些？
价值是什么？
什么是边缘计算？对于大多数人来说，边缘计算这个词非常陌生，但其实，边缘计算这个概念并不难懂。简单来说，边缘计算指的是在网络边缘数据源处来处理和分析数据。网络边缘产生的数据正在快速增加，在网络的边缘结点去处理、分析数据，这种计算模型无疑会更加高效。
其实如今边缘计算的应用已经很多。例如，石油钻井平台上的传感器可测量流量和装满原油的桶数，医院的医疗设备可收集患者的各种信息，交通信号灯电网进行编程以在高峰时段管理交通，等等，这些技术的背后其实都有边缘计算的"身影"。
将数据分析与边缘计算有效结合，将可以实现更高的效益和效率。例如，零售店可根据通过从手机收集到的情报为顾客"量身定制"广告。医院可通过智能病房技术提高运营效率并加快患者康复。智能城市可使用安装的摄像机所提供的算法，将实时交通数据与历史交通状况进行比较。监控摄像头可在火车站和机场捕获数百张人脸并实时分析这些图像，从而确保公共安全。
如上图所示，多个交通信号灯互相连接，并与边缘网关服务器共享其数据。收集、细化原 始数据并将其与历史数据进行比较，以实现城市电网交通信号灯的实时协调。
此数据情报可提醒驾驶员前方路段发生堵塞或事故，或者指导驾驶员绕行以避开拥堵路段。此情报还提供诸如百度地图之类的地图工具，以根据目的地为驾驶员重新设计路线。
应用边缘计算的挑战有哪些？
边缘计算能够给社会、生活带来诸多的好处，但同时，由于边缘计算技术的发展尚处于初期，要想将边缘计算的价值真正发挥出来，挑战也是多方面的：
第一，设备的安全性。对于IT 管理员而言，要确保添加到组织网络的大量设备的安全似乎是一场噩梦。每个连接的设备都必须进行物理测试，以承受可能出现的多次攻击企图。
第二，边缘部署需要弹性。在实际应用中，边缘计算的部署环境可能是远程办公室/分支办公室(ROBO)、医院机柜、 军事设施、工厂，甚至是石油钻井平台和油田。寻求边缘解决方案提供商时，企业应寻找 在设计和部署这些环境方面拥有丰富经验（和相应产品组合）的提供商，并考虑加强规范的制定，以满足扩展的弹性需求。
第三，运营商和服务提供商要有IoT和大数据项目经验。目前来说，围绕IoT 和边缘计算市场有很多炒作，市场上真正意义的边缘计算解决方案并不多。而传统的数据中心体系结构往往没有针对边缘型计划进行优化，所以如何找到拥有IoT和大数据项目经验的服务商将是一个项目能否成功的一个关键。
最后，更重要的是，边缘计算部署必须能够实现合适的性能。例如实时分析之类的工作负载将需要高性能计算、存储、内存和网络技术才能发挥效用。企业根据其环境和其他因素找到具体的业务需求，让专业的技术公司来帮助实现合适的性能。
5G与边缘计算相辅相成
给发展带来良机
"边缘计算"的数据是从数百万台互联设备发展而来，这些设备能够为控制从街道到工厂再到医院的整个世界的数十亿台设备生成数ZB的原始数据。
各种规模的企业都可以从部署边缘解决方案中受益，这些解决方案可以采集原始数据并将其转化为可操作的情报。而且它们可以降低成本，提高可靠性，减少威胁，让企业真正可以围绕数据进行数字化转型。
尤其是在5G时代来临之即，将进一步促进边缘计算的应用落地。5G与边缘计算是一个相辅相成的关系。边缘计算的不断发展，就会需要部署更多的边缘设备，海量边缘设备的部署、管理、高效维护变得越来越重要，这就必须依靠5G网络来解决网络带宽和时延等问题，从而进一步5G技术的发展。5G与边缘静思园的协同互助发展局面也将最终成型。
此外，5G时代，伴随着边缘计算的持续发展以及深化，边缘计算将迎来包括车联网、AR/VR、安防前端智能、工业控制等一大批新兴的应用场景。由于5G具备低时延的网络需求，5G的的发展对上述边缘计算产业发展的作用至关重要。
相信，随着5G的发展，边缘计算将在企业的数字化转型中发挥越来越大的价值。当然，边缘计算在部署过程中仍然有很多地方需要探索和优化，建议企业在部署边缘计算时对智能边缘计算环境进行整体规划、部署和管理，确保您的安全策略具有多维度且涵盖方方面面，满足企业未来数字化转型需求。
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