边缘计算能在哪些应用场景大展身手？

　　边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
 

　　使用边缘技术，可以在更靠近边缘的地方运行人工智能和机器学习工作负载，而不必向云端发送大量数据。对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。
 

　　边缘计算是云计算的延伸，两者各有其特点：云计算能够把握全局，处理大量数据并进行深入分析，在商业决策等非实时数据处理场景发挥着重要作用；边缘计算侧重于局部，能够更好地在小规模、实时的智能分析中发挥作用，如满足局部企业的实时需求。
 

　　“智慧城市”的一些品质是物联网传感器、网络、视频监控等智能系统。这些系统可以使用边缘计算来提供更快的响应和更安全的城市应用。边缘计算设备如何在智能城市中使用的真实案例场景可能包括：检测交通异常、不良司机、异常人群、通过面部识别罪犯、智能交通系统、水处理、垃圾管理等。
 

　　对于制造业和运输业等资产密集型行业组织来说，将边缘计算与物联网和人工智能相结合可以改善关键设备的正常运行时间。对于零售和银行业等交互密集型行业的组织来说，边缘计算可以带来新的客户体验。
 

　　在物联网应用中，边缘计算方法可以减少信息沿着铜缆和光纤传播的物理距离。或者它可以启用异步计算，其中传感器或网关离线收集数据，在内部聚合数据，然后定期或在连接可用时将其与组织资源同步。
 

　　虽然边缘采用和兴趣将会迅速增长，但要牢记一些重要的事情。首先务必记住的是，边缘计算优化完全取决于网络连接性。如果没有足够的连接性，全球范围内存储、计算和网络资源的可用性增加，对于连接性较差的终端用户来说将毫无意义。如果远程工作者的互联网连接能力不能支持所需的增加的吞吐量，则将失去通过利用边缘缓存或任何其他技术为远程工作者提供更好体验的好处。
 

　　在边缘运行的业务逻辑为将安全边界进一步扩展到最终用户提供了机会。不过这不是免费的，因为我们必须谨慎地扩展边界，以便有更多的机会来扩展。与往常一样，IT组织应该注意确保具有更强的安全性。