邊緣計算是處理和分析服務(wù)器中與它們所服務(wù)的應(yīng)用程序更接近的數(shù)據(jù)的概念，它日益普及，并為成熟的電信提供商，半導(dǎo)體初創(chuàng)公司和新的軟件生態(tài)系統(tǒng)打開了新的市場。在過去的幾十年中，技術(shù)是如何融合在一起的，以大數(shù)據(jù)為起點，使這一新的空間成為可能，這是一個絕妙的主意，并且有了這樣的想法，即現(xiàn)在存儲在超大型數(shù)據(jù)中心中的大量信息，我們可以分析世界上的混亂情況以提供新的對消費者的價值。將此概念與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合，并連接從咖啡杯到藥丸分配器，煉油廠到造紙廠，智能護(hù)目鏡到手表的所有東西，對消費者的價值是無限的。

但是，許多人認(rèn)為，市場并未經(jīng)歷物聯(lián)網(wǎng)預(yù)期的曲棍球增長曲線。除了特定的利基市場，物聯(lián)網(wǎng)的連通性并沒有帶來足夠的消費者價值。然而，在過去的五年中，作為人工智能(AI)的技術(shù)進(jìn)步已經(jīng)開始徹底改變行業(yè)以及連接性可以為消費者提供的價值量概念。這是一個非常激動人心的時刻，因為市場可以看到大數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能相結(jié)合的無限潛力，但是我們才剛剛開始。邊緣計算的概念及其對未來技術(shù)路線圖的影響是有助于利用這種結(jié)合的最初發(fā)展之一。

邊緣計算的概念可能不是革命性的，但是實現(xiàn)將是革命性的。這些實現(xiàn)將解決許多日益嚴(yán)重的問題，包括減少大型數(shù)據(jù)中心的能耗，提高私有數(shù)據(jù)的安全性，啟用故障安全解決方案，降低信息存儲和通信成本以及通過降低延遲能力來創(chuàng)建新應(yīng)用程序。

但是什么是邊緣計算?它是如何使用的，可以為網(wǎng)絡(luò)帶來什么好處?要了解邊緣計算，我們需要了解推動其發(fā)展的因素，邊緣計算應(yīng)用程序的類型以及當(dāng)今公司如何構(gòu)建和部署邊緣計算SoC。

邊緣計算，邊緣云，霧計算，企業(yè)

邊緣計算有很多術(shù)語，包括“邊緣云計算”和“霧計算”。邊緣計算通常被描述為在本地服務(wù)器上運行的應(yīng)用程序的概念，旨在將云進(jìn)程移近終端設(shè)備。

傳統(tǒng)上，“企業(yè)計算”以與邊緣計算類似的方式使用，但更準(zhǔn)確地描述了網(wǎng)絡(luò)功能，并不一定描述了計算的位置。思科創(chuàng)造的霧計算與邊緣計算基本相同，盡管有許多人在邊緣計算空間之上或之下或什至作為邊緣計算的一個子集來描述霧。

作為參考，端點設(shè)備和端點通常被稱為“邊緣設(shè)備”，不要與邊緣計算相混淆，并且這種劃分對于我們的討論很重要。邊緣計算可以采用多種形式，包括小型聚合器，本地本地服務(wù)器或微型數(shù)據(jù)中心。微型數(shù)據(jù)中心可以按區(qū)域分布在永久性甚至可移動的存儲容器中，該存儲容器可以綁在18輪卡車上。

邊緣計算的價值

傳統(tǒng)上，傳感器，攝像頭，麥克風(fēng)以及一系列不同的物聯(lián)網(wǎng)和移動設(shè)備從其位置收集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到集中式數(shù)據(jù)中心或云。

到2020年，全球?qū)⑦B接超過500億個智能設(shè)備。這些設(shè)備每年將產(chǎn)生ZB數(shù)據(jù)，到2025年將增長到150 ZB以上。

互聯(lián)網(wǎng)的骨干網(wǎng)旨在可靠地將設(shè)備彼此連接并與云連接，從而有助于確保數(shù)據(jù)包到達(dá)目的地。

但是，將所有這些數(shù)據(jù)發(fā)送到云會帶來一些巨大的問題。首先，150 ZB的數(shù)據(jù)會造成容量問題。其次，就能源，帶寬和計算能力而言，將大量數(shù)據(jù)從其原始位置傳輸?shù)郊惺綌?shù)據(jù)中心是昂貴的。據(jù)估計，目前只有12%的數(shù)據(jù)被擁有該數(shù)據(jù)的公司進(jìn)行了分析，并且只有3%的數(shù)據(jù)有助于產(chǎn)生有意義的結(jié)果(對于我們“環(huán)境數(shù)學(xué)家”來說，收集和傳輸，浪費，浪費的數(shù)據(jù)中有97% )。這清楚地概述了需要解決的運營效率問題。第三，存儲，傳輸和分析數(shù)據(jù)的功耗非常大，因此顯然需要找到一種降低成本和浪費的有效方法。引入邊緣計算來本地存儲數(shù)據(jù)可降低傳輸成本;但是，還需要高效的技術(shù)來消除數(shù)據(jù)浪費，而當(dāng)今的主要方法是尋求AI功能。因此，所有應(yīng)用程序中的大多數(shù)本地服務(wù)器都增加了AI功能，現(xiàn)在正在安裝的主要基礎(chǔ)設(shè)施是新型，低功耗邊緣計算服務(wù)器CPU，它們以GPU和ASIC或一系列芯片的形式連接到AI加速SoC。 。