2020年新年伊始，围绕着边缘计算和5G肯定会有一波新的炒作。现在是巩固和更新我们对这两个概念的理解以及探索这两种技术如何相互补充和相互增强的理想时机。特别是在金融支付、在线订单、欺诈监测、机器学习等领域，这两项技术将助力你在未来保持持续地竞争力。

　　边缘计算主要是处理来自更接近其创建位置的设备信息，而不是在云平台中来回调取信息。5G的到来，为边缘计算之前不可能实现的应用铺平了道路。比如增强现实和虚拟现实，5G的超低延迟特性使你看到的东西与你正在做的事情保持同步;还有自动驾驶汽车，需要在瞬间对大量数据进行处理并做出决策。

　　IDC预测，到2025年，全球将有1500亿台联网设备(包括RFID)，其中大部分都会实时输出数据。2017年，实时数据仅占所有创建、捕获或复制信息的15%;到2025年，这一比例有望达到30%。从百分比上看，边缘计算似乎不会带来翻天覆地的变化，但是从数据的原始容量来看，这是一个数量级的增长(从~5 zb到~50zb)。边缘计算基于海量实时数据，具有同步智能分析的能力，同时最小化带宽开销。

　　新的定义

　　即使已经到了2020年，关于“边缘”的定义仍会仁者见仁智者见智。从NIST(美国国家标准技术研究所)到IEEE，模型仍在不断发展。它可以是树莓派选择性地将传感器信息发送到云上，也可以是谷歌在线流媒体平台上处理数据的节点。虽然这两种模型之间有很大的差距，但它们都使计算资源更接近用户终端。

　　一份相对中立的边缘计算报告中给出了一个更明确的定义，得到了一些行业的共识：

　　边缘是一个位置，而不是一个新事物。

　　边缘计算有很多，但我们关心的是网络“最后一公里”的边缘计算。

　　边缘计算有两种形式：基础设施边缘和设备边缘。

　　计算将同时存在于边缘和云平台，他们之间的界线越来越难以划分

　　通俗地来讲，设备边缘包含终端，如电话、无人机、AR耳机、物联网传感器和联网汽车;还包含网关设备，如交换机和路由器;以及本地服务器。它们都在网络最后一公里的下游。基础设施边缘存在于上游，是通过网络接入设备和数据中心获取计算资源。

　　例如在大钻机案例中，树莓派是在设备边缘，它不需要实时传输环境数据来占用带宽，而是在本地进行处理，除非紧急任务下才向后台上报。相反，当本地数据中心需要提供每秒60帧的流媒体速度来播放4K高清视频时，虽然设备边缘能提供了一个明显的低延迟优势，但是用户更希望向上游获得一个具有更强大的处理能力的硬件。

　　除了分布式基础设施靠近核心网络之外，对云的要求也变得更集中化和可扩展性。但是，当您使用云计算时，延迟要高得多(而且一致性也差得多)。

　　低时延边缘计算的优势

　　人们很容易将低延迟视为边缘计算的杀手锏，尤其是在云计算受到物理限制的情况下。

　　数据的传输速度不可能超过光速，因此向数百或数千英里外的服务器发出请求必然要花费数十或数百毫秒才能完成。当你滚动网页时，这种区别是看不出来的。但对于远程操作的外科医生或虚拟现实中的游戏玩家来说，这些延迟是无法接受的。

　　边缘计算则消除了延迟以保持数据的一致性。

　　边缘计算还避免了在连接的设备和云之间来回传输数据。如果您可以确定数据的价值更接近它被创建的地方，那么就可以优化数据流动的方式。将流量只用于云上的数据，可以减少带宽和存储成本，对延时性不敏感的应用也是如此。

　　边缘计算还会带来可靠性。在恶劣的环境中，设备边缘和集中式云之间数据传输可能会出现很多问题。如海上平台、炼油厂或太阳能农场，设备边缘和基础设施边缘可以在连接不到云的情况下半自主地运行。

　　分布式体系结构甚至是安全的福音。将更少的信息转移到云中意味着拦截的信息更少。边缘的数据分析在地理上分散了风险，端点信息本身并不容易保护，因此，边缘处的防火墙有助于限制攻击的范围。而且，出于遵从性原因，将数据保存在本地可能很有用。边缘基础设施提供了基于地理位置或版本权限访问的灵活性。

　　5G和边缘计算相互促进

　　边缘计算并不新鲜。早在2000年，内容传播网络就被称为边缘网络。但人们普遍认为，随着5G覆盖范围的扩大，边缘计算将有助于利用本地(而非区域)计算资源解决现代应用程序的高带宽、低延迟需求。

　　5G技术将使计算资源更接近数据生成的地方，从而提高企业应用程序的速度、可靠性和灵活性。更多的信息将在5G网络之间高效传输，而不需要往返于中央云上。因此，我们将会看到以前不存在的应用案例。

　　根据《边缘计算状态报告2020》，对边缘计算的最大需求来自于通信网络运营商，他们要不断的更新基础设施和升级5G网络。在这些网络上运行的移动消费者服务将依赖于边缘计算，来支持在线游戏平台、增强/虚拟现实和人工智能等应用。

　　智能家庭、智能电网和智能城市都倾向于使用设备边缘平台。但是，随着这些用例的发展和变得更加复杂，也会出现对基础设施边缘功能的需求。5G对超可靠低延迟通信(URLLC)和大规模物联网通信(mMTC)的规定意味着设备和边缘计算可以更紧密地连接在一起，使它们的短连接更高效。

　　如图所示:交通信号灯联网并连接到边缘网关，数据可以在那里被收集和分析。作为边缘网络的一部分，它们可以向地图工具提供数据，并围绕拥塞问题重新设置路线。

　　值得一提的还有自动驾驶汽车。它是5G增强的边缘计算的典范。现在最新的汽车已经利用设备边缘上的计算资源进行避碰、车道保持和自适应巡航控制。但随着辅助驾驶和自动驾驶功能变得越来越复杂，将需要添加来自周围环境的基础设施的边缘资源。例如:根据前方的交通状况来调整行程，与其他自动驾驶车辆相互协调在红灯前通过，或者在瞬间做出决定以避免不安全情况。

　　边缘计算还需成长

　　边缘计算被列为Gartner 2020年十大战略技术趋势之一。同时列表中的其他几个概念也植根于边缘计算。超自动化致力于应用人工智能和机器学习等技术，它将依赖于低延迟和持续可靠的通信基础。多维体验也是一大趋势，它依赖于高带宽和实时处理的多维传感器和多功能界面。当然，智能的事物都与AI、5G和边缘计算有关。

　　启用这些新的应用将需要大量的投资。据Tolaga Research预测，从现在到2028年，IT和数据中心基础设施的累计资本支出将达到7000亿美元。

　　随着计算资源从集中式云向分布式边缘的扩散，新的应用、新的机会比比皆是，特别是成熟的基础设施边缘。理解边缘计算和5G的影响将帮你给客户带来更加无缝的体验，洞察新市场，并迅速做出反应决策。(本文来源于网络)