大多數(shù)關(guān)于技術(shù)轉(zhuǎn)型的討論都是由云主導(dǎo)的。直到最近，轉(zhuǎn)型還意味著轉(zhuǎn)向去中心化平臺(tái)來(lái)處理業(yè)務(wù)生成的大量數(shù)據(jù)。然而，計(jì)算需求正在超越云的發(fā)展，軟件創(chuàng)新的下一個(gè)飛躍是向邊緣計(jì)算領(lǐng)域邁進(jìn)。

預(yù)計(jì)到2028年，大多數(shù)企業(yè)將使用邊緣計(jì)算，到2025年，超過(guò)50%的企業(yè)將在傳統(tǒng)平臺(tái)之外處理數(shù)據(jù)。超大規(guī)模企業(yè)已經(jīng)報(bào)告其云業(yè)務(wù)出現(xiàn)下滑2023年上半年。換句話說(shuō)，變化已經(jīng)到來(lái)，而且速度正在加快。

為什么邊緣計(jì)算很重要

工業(yè)4.0一直與自動(dòng)化、連接性和機(jī)器人技術(shù)有關(guān)。這些技術(shù)正在呈指數(shù)級(jí)擴(kuò)展跨行業(yè)的可能性(包括制造業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè))，并為日常生活質(zhì)量帶來(lái)巨大進(jìn)步。然而，人們較少談?wù)摰氖沁\(yùn)行這些技術(shù)背后的處理單元所需的大量電力。

隨著環(huán)境破壞達(dá)到嚴(yán)重程度，迫切需要轉(zhuǎn)向可持續(xù)的行業(yè)實(shí)踐，而我們目前使用的電力中心效率不足以處理工業(yè)4.0所需的數(shù)據(jù)。

據(jù)估計(jì)，到本世紀(jì)末，除非找到更高效的解決方案，否則世界上高達(dá)20%的電力可能會(huì)用于計(jì)算，這就是邊緣計(jì)算的用武之地。事實(shí)上，建立人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)兼容的市場(chǎng)到2031年，邊緣計(jì)算的價(jià)值將達(dá)到760億美元。

邊緣計(jì)算的商業(yè)案例

(1) 即時(shí)數(shù)據(jù)處理

在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)激烈的領(lǐng)域取得成功，根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)洞察采取行動(dòng)至關(guān)重要，而基于云的數(shù)據(jù)處理已經(jīng)不夠快了。人們?cè)絹?lái)越需要在數(shù)據(jù)創(chuàng)建的確切時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，這就是邊緣計(jì)算的作用。當(dāng)涉及到人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)算法給我們的結(jié)果時(shí)，即使是幾秒鐘也能產(chǎn)生影響。

(2) 成本效率

將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到云托管中心可能會(huì)產(chǎn)生巨大的運(yùn)營(yíng)成本，并且產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越多，這些成本就越高。邊緣計(jì)算消除了數(shù)據(jù)移動(dòng)的需要，并且它使用的電力和網(wǎng)絡(luò)資源比云少得多。因此，在初始設(shè)置成本之后，它成為一種更實(shí)惠的計(jì)算選項(xiàng)。

(3) 增強(qiáng)的安全性和控制

邊緣計(jì)算標(biāo)志著“機(jī)器上”計(jì)算的回歸，而不是云的分散化。雖然這對(duì)一些人來(lái)說(shuō)可能令人驚訝，但企業(yè)越來(lái)越多地看到保留對(duì)其數(shù)據(jù)的完全控制和建立自己的安全系統(tǒng)的好處。隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊不斷擴(kuò)散，必須將數(shù)據(jù)移動(dòng)到云端會(huì)產(chǎn)生漏洞，而邊緣計(jì)算消除了這種風(fēng)險(xiǎn)。

(4) 釋放遠(yuǎn)程設(shè)備的潛力

邊緣計(jì)算使設(shè)備和計(jì)算機(jī)能夠在網(wǎng)絡(luò)“邊緣”處理數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)上的負(fù)載因此減少，因此，即使在連接可能不太好的遠(yuǎn)程位置，邊緣計(jì)算也可以工作。因此，無(wú)論企業(yè)身在何處，企業(yè)都可以從設(shè)備中獲取及時(shí)的見(jiàn)解，從而做出更明智的決策。

尤其是制造業(yè)，可以從邊緣計(jì)算中受益匪淺。該行業(yè)的現(xiàn)代化早就該實(shí)現(xiàn)了，雖然人工智能和機(jī)器人技術(shù)是

解決方案的關(guān)鍵，但邊緣計(jì)算為這一切的發(fā)生提供了基礎(chǔ)。借助邊緣計(jì)算，制造商可以建立智能工廠，在工廠車間接收數(shù)據(jù)洞察，而不必等待外部設(shè)施返回?cái)?shù)據(jù)。

因此，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以安全、迅速地部署，以補(bǔ)充人類的勞動(dòng)和決策。例如，在汽車制造業(yè)，機(jī)器人可以接受訓(xùn)練，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并做出反應(yīng)，而不是等待命令。當(dāng)然，這將加快制造時(shí)間表并確保每一步的準(zhǔn)確性，從而使制造商能夠滿足不斷增長(zhǎng)的客戶需求。

總結(jié)

技術(shù)的進(jìn)步比以往任何時(shí)候都快。生成的數(shù)據(jù)量已經(jīng)超過(guò)了當(dāng)前業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)的容量，邊緣計(jì)算將比任何人想象的更快成為必需品。各種規(guī)模的企業(yè)現(xiàn)在都應(yīng)該投資邊緣計(jì)算設(shè)施，并開始享受更快的處理時(shí)間、更低的成本以及更高的數(shù)據(jù)安全性和自主性的好處。對(duì)于這個(gè)行業(yè)來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)激動(dòng)人心的時(shí)刻，未來(lái)幾年可能會(huì)改變事物運(yùn)作方式的面貌。