随着技术的不断发展，移动互联网、云计算、人工智能、物联网等新兴技术正持续加速企业数字化转型进程。在这其中，物联网则正扩展到更多互联设备，应用场景也有所增加。

　　物联网每年安装数十亿台智能设备，据估计，到2020年将安装还将超过200亿台智能设备。由于安装了大量设备并连接到物联网，因此处理的数据量一直在增加。我们正应对着处理和分析这些数据的挑战，特别是在需要近乎实时处理这些数据的情况下，仅云计算无法帮助处理如此庞大的数据集并实时提供响应。而这时，通过边缘计算，则可以处理这些关键任务数据并实时响应。因此，边缘计算对企业实现物联网尤为重要。

　　边缘计算，是一种分散式运算的架构，它将应用程序、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。

　　目前来说，物联网正在推动市场对边缘计算的新要求——即计算基础架构的分布式部署，让资源和应用程序的网络协议分布接近于“物联网”的物理对象，并由物联网进行监测和控制。由物联网收集到的数据量可见，未来将需要更多本地计算来处理相应位置的数据。这也正是驱使边缘计算兴起的力量，在中国的制造、零售和智能楼宇等行业尤为明显。据IDC研究，到2022年，超过40%机构的云部署将会把边缘计算囊括在内。

　　边缘计算的需求受以下因素推动:

　　1.带宽：将数据保留在相应位置并对其进行本地计算，无需提供(并支付)将数据移至云端所需的大量网络带宽。

　　2.延迟：当数据用于实时监控或在短时间内进行现场操作，并没有足够时间将数据传至云端再返回本地。

　　3.安全性和数据主权：在视合规性和数据驻留至关重要的区域，企业可能需要将数据保留在本地。对于物联网来说，数据通常代表企业的重要网络协议地址，将其留在边缘比移至云端或远程数据中心更加安全。

　　以“智能制造”为例，在供应链的任何位置，收集到的大量数据可用于改善和自动化实时决策、预测以及行动，从而提高产量。随着边缘数据应用的增加，许多企业正考虑于数据所在位置进行计算，而不是对数据进行远程迁移。在这种环境下，无论数据身在何处，企业需要考虑的是如何对数据进行管理和保护。

　　边缘的要求:类似云端的体验。当认清有进行本地计算的需求，我们还需它像在云上一般——易于管理和使用，让企业能够摆脱管理边缘基础架构的复杂性。

　　此外，物联网需要时间去实现真正规模和价值，当此技术足够稳定成熟并与其他技术超能力结合，将有极大发挥空间。纵然如此，要看到物联网释放全部潜力——例如用于生产线、技术运营及至智慧城市，还有很长的路要走。