边缘计算你需要了解的4件事

作这一现象，它到底是必然的，还是不合时宜的?

下面，我将概述边缘计算市场的现状。事实证明，边缘计算是一种真正的现象，它是由于成本和性能方面的原因，人们迫切需要分散应用程序。边缘计算的某些方面被过分夸大了，而另一些方面则被忽视了。以下四个要点试图让决策者对“边缘”现在和未来的能力有一个务实的看法。

1. 边缘计算不仅仅是关于延迟

边缘计算是一种模式，它使计算和数据存储更接近需要的地方。它与传统的云计算模式形成了鲜明对比，传统的云计算模式将计算集中在少数几个超大规模的数据中心。

在本文中，边缘可以是在比传统云数据中心更接近最终用户或设备的任何位置。它可能在一百英里之外、一英里之外、在本地或在设备上。无论采用何种方法，传统的边缘计算都强调边缘的强大功能是最小化延迟，既是为了改善用户体验，也是为了启用新的延迟敏感应用程序。这确实是边缘计算的一种服务。虽然延迟缓解是一个重要的用例，但它可能不是最有价值的用例。边缘计算的另一个用例是最小化来往于云的网络流量，或者一些人所说的云卸载，这可能会带来与延迟缓解一样多的经济价值。

云卸载的根本驱动力是用户、设备还有传感器正在生成的庞大数据量。Macrometa的首席执行官Chetan Venkatesh去年年底对我说，“从根本上讲，边缘是一个数据问题。”Macrometa是一家在边缘计算领域应对数据挑战的初创公司。云卸载之所以出现，是因为移动所有这些数据都要花钱。而且如果没有必要，很多人宁愿不移动。边缘计算提供了一种从生成数据的地方提取价值的方法，而不会将其移到边缘之外。如有必要，可以将数据精简为一个子集，以便更经济地发送到云中进行存储或进一步分析。

云卸载的一个非常典型的用途是处理视频或音频数据，这是最需要带宽的两种数据类型。据我最近采访的一位参与部署的联系人透露，一家在亚洲拥


 

（编辑：甘孜站长网）

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