摘要：走向边缘向边缘计算的过渡，由三个方面驱动物联网的发展，技术对商业的改变，以及用户期望。边缘计算可实现更快的实时分析，降低管理，分析和存储物联网数据的成本。
从一些商业应用程序（如ERP和Salesforce软件），到及时在社交网络上发布更新，由于商业用户和消费者对效率和速度的要求越来越高，低延迟已经成了标配。
为了满足这种需求，不少IT部门在使用一种新的计算方式：边缘计算。边缘计算能在正确的时间将正确的数据放在正确的位置，支持快速和安全访问。
前不久，笔者报道Google还公布了边缘数据中心的SDN服务Espresso，它可以基于实时性能衡量，自动化选择最佳数据中心位置，进而从这个位置服务于某个特定的用户。
笔者曾介绍，边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，就近提供边缘智能服务，满足实时、安全、隐私等方面的需求。云计算适合非实时、长周期数据的大数据分析，而边缘计算则主要完成实时、短周期数据的分析，更适合本地业务的实时处理与执行。
走向边缘
向边缘计算的过渡，由三个方面驱动：物联网IoT的发展，技术对商业的改变，以及用户期望。
物联网设备数量的爆发几乎成了共识，预计到2020年将有超过500亿联网设备。而事实上，物联网是推动边缘计算架构最常被提到的原因，超过80％的IT公司都希望数据中心能更可靠，跟上物联网的步伐。边缘计算可实现更快的实时分析，降低管理，分析和存储物联网数据的成本。
几乎所有行业的公司都需要即时数据。比如，餐馆连锁店要知道食品从哪里来，什么时候到期，什么时候送达。零售商店要知道客户昨天买了什么，他们花了多少钱，下次会买什么。在金融领域，高频交易算法都是以毫秒为单位。而在医疗保健方面，实时病人信息可能是生死攸关的。这些情况都对延迟很敏感，需要有相应的速度和规模。
对终端用户来说，对服务的期望值也对计算提出了要求。边缘计算可以为客户群分散在各地的公司，提供按需的特殊服务，同时还能够立即在全球范围内共享数据。它还让一家公司的远程或分支机构，能在本地复制云服务，从而提高性能。
笔者了解到，根据最近的BI Intelligence报告，制造业、公用事业、能源和交通运输行业，预计将首先采用边缘计算，其次是智慧城市、农业、保健和零售业。
而且，77％的IT公司认为，数据中心最重要的功能，就是让用户更接近他们提供的内容。利用边缘数据中心意味着可以提供更好的服务，更短的物理距离和最小的延迟。
位置优化能将数据处理从数分钟到数小时，减少到几毫秒和几微秒，并尽可能接近实时。较少的物理距离也就变成了低延迟和可靠性。通过将处理带到网络边缘，企业通过优先处理和减轻主网络上的负载来减少延迟，支持更好，更快速的决策。
尽管云计算的增长不会放缓，但边缘计算正在IT架构中占有一席之地。云计算和边缘计算有不同的优势。
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