來源：計算機世界
鑑於物聯網裝置廣泛部署、5G快速無線技術閃亮登場，把計算、儲存和分析放在靠近資料生成的地方來處理，讓邊緣計算有了用武之地。
邊緣計算正在改變全球數百萬個裝置處理和傳輸資料的方式。聯網裝置（IoT）的爆炸式增長以及需要實時計算能力的新應用，正持續推動著邊緣計算系統發展。
5G無線等更高速的聯網技術使邊緣計算系統得以加快建立或支援實時應用，比如影片處理及分析、自動駕駛汽車、人工智慧和機器人等技術。
雖然邊緣計算的早期目標是解決：因物聯網生成資料增長，而為遠距離傳輸資料提供頻寬所需的成本，但需要在邊緣端進行處理的實時應用程式的興起也在推動該技術往前發展。
邊緣計算是什麼？
Gartner將邊緣計算定義為"分散式計算拓撲結構的一部分，其中的資訊在靠近邊緣的地方處理，裝置和人在邊緣處生成或使用該資訊。"
大致來說，邊緣計算使計算和資料儲存更靠近生成資料的裝置，而不是依賴位置可能在千里之外的資料中心。這麼做是為了使資料，尤其是實時資料，不會出現影響應用程式效能的延遲問題。此外，許多企業可以透過在本地執行處理來節省資金，並減少需要在集中位置或基於雲的位置進行處理的資料量。
邊緣計算是因物聯網裝置急劇增多而發展起來的，物聯網裝置連線到網際網路，以便從雲端接收資訊或將資料傳回到雲端。許多物聯網裝置在執行過程中都會生成大量資料。
想想在工廠車間監測生產器械的裝置，或從遠端辦公室傳送實時畫面的聯網攝像頭。雖然生成資料的單個裝置很容易在網路上傳輸資料，但同時傳輸資料的裝置數量增加後就會出現問題。不只有一個影片攝像頭傳輸實時畫面，而是有成百上千個這樣的裝置。不僅畫面質量會因延遲而受影響，頻寬成本可能也非常高。
邊緣計算的工作原理
對許多這類系統而言，邊緣計算硬體和服務充當處理和儲存資料的本地來源，有助於解決這個問題。比如說，邊緣閘道器可以處理來自邊緣裝置的資料，然後僅將相關資料透過雲發回去，因而減少了頻寬需求。或者以實時應用需求為例，邊緣閘道器可以將資料發回到邊緣裝置。
這些邊緣裝置可能包括許多不同的裝置，比如物聯網感測器、員工的膝上型電腦及最新的智慧手機、安全攝像頭，或甚至是辦公室休息室裡的聯網微波爐。邊緣閘道器本身也被認為是邊緣計算基礎架構中的邊緣裝置。
邊緣計算的幾個用例
有多少使用者就有多少不同的邊緣用例：每個人的具體環境不同，但有幾個行業尤其處於邊緣計算的最前沿。製造業和重工業使用邊緣硬體來支援無法容忍延遲的應用，讓自動協調工廠車間的重型機械裝置等任務所需的處理能力靠近需要這種能力的地方。邊緣還讓這些企業有辦法將靠近機器的物聯網應用（比如預測性維護）整合起來。同樣，農業使用者可以使用邊緣計算作為收集層，以收集來自眾多聯網裝置的資料，包括土壤和溫度感測器、聯合收割機和拖拉機等。
不同型別的部署所需的硬體會大不一樣。比如說，工業使用者會高度重視可靠性和低延遲，需要能夠在工廠車間的惡劣環境中執行的加固型邊緣節點和專用通訊鏈路（專用5G、專用Wi-Fi 網路甚至有線連線），以實現目標。相比之下，聯網的農業使用者也需要加固型邊緣裝置來應對戶外部署，但網路連線部分可能大不一樣--低延遲可能仍然是協調重型裝置的移動所需要的，但環境感測器很可能對距離有較高的要求、對資料有較低的要求--LP-WAN連線、Sigfox或類似的連線技術可能是最佳選擇。
其他用例則完全帶來了不同的挑戰。零售商可能將邊緣節點用作店內資訊交換中心，用於支援各種不同功能，將銷售點資料與針對性促銷活動聯絡起來，跟蹤客流量等，以實現統一的商店管理應用。這裡的連線部分可能很簡單：每個裝置使用內部Wi-Fi；也可能更復雜，用藍芽或其他低功耗連線支援客流量跟蹤和促銷服務，Wi-Fi則留給銷售點和自助結賬。
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