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下一次 IT 變革:邊緣計算(Edge computing)
下一次 IT 變革:邊緣計算(Edge computing) 2022-08-01 10:31:16 下一次 IT 變革:邊緣計算(Edge computing) 0

外媒 ZDnet 發(fā)布了此篇邊緣計算領(lǐng)域的重要文章,詳細(xì)分析了各機(jī)構(gòu)不同的定義、市場狀況、前景等,經(jīng)編譯,供各位參考。

數(shù)十億物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和5G網(wǎng)絡(luò)這兩股力量必將推動計算工作負(fù)載的部署方式發(fā)生深遠(yuǎn)而重大的變化。

近年來,計算工作負(fù)載一直在遷移:先是從本地數(shù)據(jù)中心遷移到云,現(xiàn)在日益從云數(shù)據(jù)中心遷移到更靠近所處理的數(shù)據(jù)源的“邊緣”位置。旨在縮短數(shù)據(jù)的傳輸距離,從而消除帶寬和延遲問題,最終提升應(yīng)用和服務(wù)的性能和可靠性,并降低運(yùn)行成本。

這倒不是說本地環(huán)境或云中心已死亡;一些數(shù)據(jù)總是需要存儲在集中的地方并加以處理。但數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施無疑在發(fā)生變化。比如據(jù)Gartner聲稱,到2025年,80%的企業(yè)將關(guān)閉傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心,而2018年這個比例只有10%。工作負(fù)載的布置是這次基礎(chǔ)設(shè)施演變的關(guān)鍵驅(qū)動因素,工作負(fù)載的布置有賴于各種業(yè)務(wù)需求,這家調(diào)研公司稱:

隨著最近業(yè)務(wù)驅(qū)動的IT項目不斷增加(通常超出傳統(tǒng)IT預(yù)算的范圍),實施物聯(lián)網(wǎng)解決方案、邊緣計算環(huán)境和“非傳統(tǒng)”IT的現(xiàn)象在迅速增多。此外日益關(guān)注面向外部的應(yīng)用的客戶體驗,并日益關(guān)注糟糕的客戶體驗給企業(yè)聲譽(yù)帶來的直接影響。關(guān)注外部的這種形勢導(dǎo)致許多企業(yè)組織基于網(wǎng)絡(luò)延遲、客戶群體和地緣政治限制因素(比如歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》即GDPR或監(jiān)管方面的限制),重新考慮某些應(yīng)用的布置。

當(dāng)然,邊緣計算面臨挑戰(zhàn),尤其是連接方面(連接斷斷續(xù)續(xù)),具體表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)邊緣處帶寬低及/或延遲高。如果大量智能邊緣設(shè)備運(yùn)行的軟件(比如機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用)需要與中央云服務(wù)器或“霧計算”中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聯(lián)系,這就會出現(xiàn)問題。然而,解決方案正在開發(fā)中。

由于邊緣計算處于Gartner 2018年云計算成熟度曲線的高峰期,在標(biāo)準(zhǔn)和最佳實踐得以確定之前,還要經(jīng)歷一段相當(dāng)長的幻滅期,之后才會得到主流界的采用。本文旨在評估邊緣計算的現(xiàn)狀。

不同機(jī)構(gòu)的定義

邊緣計算是個比較新的概念,已經(jīng)與另一個術(shù)語“霧計算”聯(lián)系起來,這可能會在非專業(yè)觀察人士當(dāng)中造成混淆。下面是幾個定義,但愿可以澄清一下。

?Futurum Research:不像云計算依賴數(shù)據(jù)中心和通信帶寬來處理和分析數(shù)據(jù),邊緣計算在網(wǎng)絡(luò)邊緣附近處理和分析數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)最初在邊緣附近加以收集。邊緣計算(專注于在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)層面處理和分析的一類霧計算)......應(yīng)被視為霧計算的一個事實上的要素。

?State of the Edge 2018:將計算能力提供給網(wǎng)絡(luò)的邏輯末端,以便改善應(yīng)用和服務(wù)的性能、運(yùn)營成本和可靠性。通過縮短設(shè)備與提供給設(shè)備的云資源之間的距離,另外減少網(wǎng)絡(luò)跳數(shù),邊緣計算消除了當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)在延遲和帶寬方面的限制,從而帶來全新的應(yīng)用類別。實際上,這意味著沿著今天的集中式數(shù)據(jù)中心和越來越多的現(xiàn)場設(shè)備之間的路徑,分配新的資源和軟件堆棧,而這條路徑鄰近最后一英里網(wǎng)絡(luò),連接基礎(chǔ)設(shè)施和設(shè)備兩端。

?451 Research/開放霧聯(lián)盟:[霧]的一端始于邊緣設(shè)備(我們在這里定義的邊緣設(shè)備是生成傳感器數(shù)據(jù)的那些設(shè)備,比如車輛、制造設(shè)備和“智能”醫(yī)療設(shè)備),這些設(shè)備擁有必要的計算硬件、操作系統(tǒng)、應(yīng)用軟件和連接功能,以便參與分布式分析霧。它從邊緣延伸到“近邊緣”功能,比如本地數(shù)據(jù)中心及其他計算資產(chǎn)、企業(yè)或運(yùn)營商無線接入網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的多接入邊緣(MEC)功能、托管服務(wù)提供商內(nèi)的中間計算和存儲功能以及互連和托管設(shè)施,最終延伸到云服務(wù)提供商。這些位置有集成或主機(jī)“霧節(jié)點(diǎn)”,這些其實是能夠參與整個分布式分析系統(tǒng)的設(shè)備。

?David Linthicum(德勤咨詢公司的首席云戰(zhàn)略官):“就邊緣計算而言,計算系統(tǒng)和存儲系統(tǒng)也位于邊緣,盡可能接近生成所處理的數(shù)據(jù)的部件、設(shè)備、應(yīng)用或人。目的是消除處理延遲,因為數(shù)據(jù)不必從網(wǎng)絡(luò)邊緣發(fā)送到中央處理系統(tǒng),然后發(fā)回到邊緣......思科首創(chuàng)的“霧計算”這個術(shù)語還指將計算擴(kuò)展到網(wǎng)絡(luò)邊緣。思科在2014年1月推出了其霧計算,以此將云計算功能引入到網(wǎng)絡(luò)邊緣......實際上,霧是標(biāo)準(zhǔn),邊緣是概念。霧實現(xiàn)了邊緣計算概念中的可重復(fù)結(jié)構(gòu),那樣企業(yè)就可以將計算推送到集中系統(tǒng)或云之外的地方,以獲得更好的性能和可擴(kuò)展性?!?/p>

開放霧聯(lián)盟在下面直觀地顯示了網(wǎng)絡(luò)邊緣處生成數(shù)據(jù)的“物件”、核心處的云數(shù)據(jù)中心以及介于兩者之間的霧基礎(chǔ)設(shè)施三者之間的關(guān)系:

圖片來源:開放霧聯(lián)盟

圖片來源:開放霧聯(lián)盟

市場估計

據(jù)B2B調(diào)研公司MarketsandMarkets聲稱,到2022年,邊緣計算市場的價值將達(dá)到67.2億美元,比2017年的14.7億美元大幅增多,年復(fù)合增長率(CAGR)高達(dá)35.4%。幾大驅(qū)動因素是物聯(lián)網(wǎng)和5G網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)、“智能”應(yīng)用的數(shù)量增加以及云基礎(chǔ)設(shè)施上的負(fù)載越來越大。

邊緣計算市場狀況

數(shù)據(jù)來源:MarketsandMarkets

數(shù)據(jù)來源:MarketsandMarkets

在MarketsandMarkets考慮的幾個垂直細(xì)分領(lǐng)域中,預(yù)計電信IT在2017年至2022年預(yù)測期內(nèi)擁有最大的市場份額。這是由于企業(yè)面臨繁重的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,對帶寬需求又越來越高,因而需要優(yōu)化和擴(kuò)展無線接入網(wǎng)絡(luò)(RAN),以便為其應(yīng)用和服務(wù)提供高效的移動(或多接入)邊緣計算(MEC)環(huán)境。

MarketsandMarkets表示,在預(yù)測期內(nèi),邊緣計算市場增長最快的細(xì)分領(lǐng)域很可能是零售:與智能應(yīng)用相連接的物聯(lián)網(wǎng)傳感器、攝像頭和信標(biāo)生成大量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可以更有效地在網(wǎng)絡(luò)邊緣而不是在云或本地數(shù)據(jù)中心加以收集、存儲和處理。

Grand View Research的觀點(diǎn)較為保守,估計到2025年邊緣計算市場的價值將達(dá)到32.4億美元,不過在2017年至2025年預(yù)測期內(nèi),CAGR仍達(dá)到“驚人”的41%。這家研究公司表示,從地區(qū)來看,由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在美國和加拿大的普及率日增,北美將領(lǐng)跑全球市場,CAGR最高的垂直細(xì)分領(lǐng)域?qū)⑹轻t(yī)療保健和生命科學(xué),這歸因于“邊緣計算解決方案提供了存儲能力和實時計算”。Grand View Research表示,由于邊緣計算解決方案能夠降低運(yùn)營成本,中小企業(yè)在預(yù)測期內(nèi)的CAGR將最高(46.5%)。

增長形勢最樂觀的預(yù)測來自451 Research,2017年10月開放霧聯(lián)盟委托這家調(diào)研公司搞了一份研究,名為《霧計算市場的規(guī)模和影響》。這項廣泛的研究估計到2022年,霧計算的市場規(guī)模有望達(dá)到182億美元,遠(yuǎn)高于2018年的10.3億美元和2019年的37億美元,2018年至2022年的CAGR高達(dá)104.9%。

數(shù)據(jù)來源:451 Research和開放霧聯(lián)盟

據(jù)451 Research聲稱,就市場份額而言,2022年霧計算領(lǐng)先的垂直細(xì)分領(lǐng)域?qū)⑹枪檬聵I(yè)、交通運(yùn)輸、醫(yī)療保健、工業(yè)和農(nóng)業(yè)。

圖片來源:451 Research和開放霧聯(lián)盟

圖片來源:451 Research和開放霧聯(lián)盟

說到2022年的霧計算生態(tài)系統(tǒng),451 Research分成了這幾大部分:

數(shù)據(jù)來源:451 Research和開放霧聯(lián)盟

數(shù)據(jù)來源:451 Research和開放霧聯(lián)盟

硬件這部分遙遙領(lǐng)先,在2022年餅形圖中占有42.1%的份額,其次是霧應(yīng)用/平臺(21.5%)和霧服務(wù)(20.4%)。難怪硬件供應(yīng)商和云應(yīng)用/服務(wù)提供商在競相涌入迅速發(fā)展的邊緣/霧市場。

盡管側(cè)重點(diǎn)各不相同,但這些預(yù)測清楚地表明,兩股合力正形成邊緣計算的“完美風(fēng)暴”:數(shù)量快速增加的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和即將出現(xiàn)的高帶寬低延遲5G網(wǎng)絡(luò)。愛立信2018年6月的《移動報告》總結(jié)了這些領(lǐng)域的預(yù)期發(fā)展動向。

雖然PC、筆記本電腦、平板電腦以及手機(jī)在2017年至2023年期間增長平緩,但物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備增長迅猛:擁有廣域連接的設(shè)備其CAGR將達(dá)到30%,短距離物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的增長勢頭要弱一些(CAGR為17%)。這導(dǎo)致2017年(175億個)至2023年(314億個)的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量增長近80%(79.4%):


*蜂窩物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備是廣域物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的子集
數(shù)據(jù)來源:愛立信《移動報告》2018年6月

至于5G,愛立信預(yù)計2018年下半年會出現(xiàn)首批純數(shù)據(jù)設(shè)備,2019年出現(xiàn)首批5G智能手機(jī)。繼第三代芯片組在2020年問世后,到2023年,該公司預(yù)計全球會有10億部聯(lián)網(wǎng)的5G設(shè)備。


CPE / FWT:客戶提供的設(shè)備/固定無線終端
圖片來源:愛立信《移動報告》2018年6月

愛立信表示,預(yù)計2020年會出現(xiàn)首批基于模塊的5G物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,支持面向工業(yè)過程監(jiān)控的超低延遲通信。

標(biāo)準(zhǔn)和組織

任何新的IT項目都需要標(biāo)準(zhǔn)和最佳實踐,而早期階段的特點(diǎn)常常是多家組織和聯(lián)盟林立,它們的工作議程各不相同(盡管成員常常存在很大的重疊)。邊緣/霧計算也不例外。

霧計算是思科杜撰的一個術(shù)語,得到了開放霧聯(lián)盟的支持,該聯(lián)盟由Arm、思科、戴爾、英特爾、微軟和普林斯頓大學(xué)邊緣實驗室于2015年共同成立。其使命內(nèi)容如下(部分):

我們致力于定義涵蓋分布式計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲、控制和資源的一種架構(gòu),以支持物聯(lián)網(wǎng)邊緣處的智能,包括自我感知的自主機(jī)器、物件、設(shè)備和智能對象。開放霧聯(lián)盟的成員還將確定和開發(fā)新的運(yùn)營模式。最終,我們的工作將有助于實現(xiàn)和推動下一代物聯(lián)網(wǎng)。

邊緣計算由Linux基金會主持的開源項目EdgeX Foundry負(fù)責(zé)推廣。EdgeX Foundry的目標(biāo)包括:構(gòu)建和推廣EdgeX成為統(tǒng)一物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算的通用平臺,認(rèn)證EdgeX組件以確?;ゲ僮餍院图嫒菪裕峁┛焖賱?chuàng)建基于EdgeX的物聯(lián)網(wǎng)邊緣解決方案的工具,并與相關(guān)的開源項目、標(biāo)準(zhǔn)組織和行業(yè)聯(lián)盟合作。

據(jù)EdgeX Foundry聲稱:“該項目注重的是邊緣節(jié)點(diǎn),比如嵌入式PC、集線器、網(wǎng)關(guān)、路由器和本地服務(wù)器,以克服分布式物聯(lián)網(wǎng)霧架構(gòu)中互操作性方面的重大挑戰(zhàn)。”

EdgeX Foundry的技術(shù)指導(dǎo)委員會包括來自IOTech、ADI、Mainflux、戴爾、Linux基金會、三星電子、VMware和Canonical的代表。

這個領(lǐng)域還有另外兩大行業(yè)機(jī)構(gòu):一個是注重日本市場的EdgeCross聯(lián)盟,由歐姆龍公司、Advantech、NEC、IBM日本、Oracle日本和三菱電機(jī)于2017年11月共同成立;另一個是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟,由AT&T、思科、通用電氣、英特爾和IBM于2014年共同成立。

調(diào)查說明了什么?

Futurum Research在2017年底調(diào)查了500多家北美公司(員工數(shù)量從500人到50000人不等),以了解它們在邊緣計算方面的狀況:采用、部署以及投資意向等。Futurum表示,所有調(diào)查對象都對邊緣計算的投資決策有影響,其中41.8%是“運(yùn)營人員”,25.6%是“董事、經(jīng)理和團(tuán)隊負(fù)責(zé)人”,不過只有8.6%屬于“主管、高管、老板和合作伙伴”。

Futurum聲稱,近四分之三(72.7%)的公司已經(jīng)實施了邊緣計算戰(zhàn)略,或正在實施這一戰(zhàn)略。此外,幾乎所有(93.3%)的公司打算在今后12個月內(nèi)投入于邊緣計算:

數(shù)據(jù)來源:Futurum Research

Futurum還編制了一份通用的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù),該指數(shù)在2018年將68%的公司列入“領(lǐng)導(dǎo)者”和“采用者”這兩個類別。因此,72.7%的調(diào)查對象已經(jīng)投入于邊緣計算,這表明邊緣計算對于精通技術(shù)的企業(yè)來說是個熱門話題。然而Futurum也特別指出,“93.3%的企業(yè)在今后12個月內(nèi)投入于邊緣計算的熱情說明不了它們的投入規(guī)模。”

被問及邊緣計算數(shù)據(jù)流在業(yè)務(wù)流程中的重要性時,F(xiàn)uturum的調(diào)查對象繼續(xù)給出了積極的看法,71.8%的調(diào)查對象稱這種數(shù)據(jù)流“至關(guān)重要”(22.2%)或“非常重要”(49.6%):

數(shù)據(jù)來源:Futurum Research

哪些關(guān)鍵因素促使企業(yè)對邊緣計算有這么高漲的熱情?對于Futurum的調(diào)查對象來說,最主要的因素是“提升應(yīng)用性能”,其次是“實時分析/數(shù)據(jù)流”:

數(shù)據(jù)來源:Futurum Research

這家調(diào)研公司解釋,這些優(yōu)先事項體現(xiàn)了企業(yè)需要提升運(yùn)營效率,表明物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略比較低的排名在“未來幾年可能會上升”,物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略常常被認(rèn)為是邊緣計算的一種典型的使用場景。

這家研究公司表示,只有15.6%的調(diào)查對象旨在將邊緣計算和云計算分開來,這個決定常常有賴于數(shù)據(jù)和系統(tǒng)安全方面的問題以及注重劃分開來的運(yùn)營。因而,近64%(63.9%)的調(diào)查對象已經(jīng)部署(28.3%)或正在物色(35.6%)綜合的邊緣/數(shù)據(jù)中心分析解決方案,另外20.5%的調(diào)查對象不確定將這些功能組合起來還是分開來:

數(shù)據(jù)來源:Futurum Research

回答“不確定”和“正在物色”的占調(diào)查樣本總數(shù)的56.1%,這顯然表明邊緣計算提供商大有機(jī)會。

2017年12月,開放霧聯(lián)盟就霧計算行情調(diào)查了其61家成員組織,發(fā)現(xiàn)多達(dá)70%的CEO意識到霧計算項目已上了工作議程。

2018年霧計算預(yù)算普遍增加(40%)或保持不變(51%),只有5%的調(diào)查對象聲稱預(yù)算減少。這類項目主要?dú)w屬研發(fā)部門(51%),絕大多數(shù)將物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用視作主要的關(guān)注領(lǐng)域(70%)。

安全是調(diào)查對象當(dāng)中最關(guān)注的問題(32%),其次是擔(dān)心早期/未經(jīng)證實的技術(shù)、互操作性和不明確的投資回報率。促使企業(yè)對霧計算備感興趣的主要因素是延遲和帶寬問題。調(diào)查對象預(yù)計制造、智慧城市和交通運(yùn)輸將是采用霧計算的幾大行業(yè)領(lǐng)域,其次是能源、醫(yī)療保健和智能家居。

主要供應(yīng)商

邊緣/霧計算可以將工作負(fù)載從云數(shù)據(jù)中心提取出來,因此看到云巨頭采取措施、防止那些工作負(fù)載逃離其軌道也就不足為奇了。

亞馬遜
AWS Greengrass在亞馬遜的2016年re:Invent開發(fā)者大會上推出,立足于該公司現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)和Lambda(Serverless計算)產(chǎn)品,旨在將AWS擴(kuò)展到間歇連接的邊緣設(shè)備。

亞馬遜稱:“借助AWS Greengrass,開發(fā)人員可以徑直從AWS管理控制臺,將AWS Lambda函數(shù)添加到聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,而設(shè)備在本地執(zhí)行代碼,以便設(shè)備可以響應(yīng)事件,并近乎實時地執(zhí)行操作。AWS Greengrass還包括AWS物聯(lián)網(wǎng)消息傳遞和同步功能,因此設(shè)備可以在不連回到云的情況下向其他設(shè)備發(fā)送消息。AWS Greengrass讓客戶可以靈活地讓設(shè)備在必要時依賴云,在必要時自行執(zhí)行任務(wù),并在必要時相互聯(lián)系,這一切都在一個無縫的環(huán)境中進(jìn)行?!?br data-filtered="filtered" style="box-sizing: border-box;"/>

圖片來源:AWS

當(dāng)然,這些是“智能”邊緣設(shè)備:Greengrass需要至少1GHz的計算芯片(Arm或x86)、128MB內(nèi)存,還有操作系統(tǒng)、消息吞吐量和AWS Lambda執(zhí)行所需的額外資源。據(jù)亞馬遜聲稱:“Greengrass Core可以在從Raspberry Pi到服務(wù)器級設(shè)備的多種設(shè)備上運(yùn)行?!?/p>

微軟
Azure IoT Edge在微軟的BUILD 2017開發(fā)者大會上推出,2018年6月以后開始面市,它讓云工作負(fù)載可實現(xiàn)容器化,并在從Raspberry Pi到工業(yè)網(wǎng)關(guān)的多種智能設(shè)備上本地運(yùn)行。

Azure IoT Edge包含三個部分:IoT Edge模塊、IoT Edge運(yùn)行時環(huán)境和IoT中心。IoT Edge模塊是運(yùn)行Azure服務(wù)、第三方服務(wù)或自定義代碼的容器,它們部署到IoT Edge設(shè)備上,并在本地執(zhí)行。IoT Edge運(yùn)行時環(huán)境在每個IoT Edge設(shè)備上運(yùn)行,管理已部署的模塊。而IoT中心是基于云的界面,用于遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理IoT Edge設(shè)備。

下圖顯示了Azure IoT Edge的不同部分如何組合在一起:

圖片來源:微軟

出正式版后,微軟為Azure IoT Edge添加了新功能,包括支持開源、設(shè)備配置、安全和管理服務(wù)以及簡化的開發(fā)者體驗。

谷歌

谷歌的Edge TPU ASIC與1美分硬幣相比

2018年7月,谷歌宣布推出兩款大規(guī)模開發(fā)和部署智能聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的產(chǎn)品:Edge TPU和Cloud IoT Edge。Edge TPU是一種專用的小型ASIC芯片,旨在在邊緣設(shè)備上運(yùn)行TensorFlow Lite機(jī)器學(xué)習(xí)模型。Cloud IoT Edge是軟件堆棧,負(fù)責(zé)將谷歌的云服務(wù)擴(kuò)展到物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)和邊緣設(shè)備。

Cloud IoT Edge有三個主要組件:便于網(wǎng)關(guān)級設(shè)備(至少有一個CPU)存儲、轉(zhuǎn)換和處理邊緣數(shù)據(jù),并從中提取信息的運(yùn)行時環(huán)境,同時與谷歌云IoT平臺的其余組件協(xié)同操作; Edge IoT Core運(yùn)行時環(huán)境,可將邊緣設(shè)備安全地連接到云;以及 Edge ML運(yùn)行時環(huán)境,它基于TensorFlow Lite,使用預(yù)先訓(xùn)練的模型執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)推理。

圖片來源:谷歌

撰寫本文時(2018年9月),Edge TPU和Cloud IoT Edge都處于alpha測試階段。

前景展望

向邊緣/霧計算轉(zhuǎn)變是IT界定期出現(xiàn)的一種模式轉(zhuǎn)變,比如就像從大型機(jī)轉(zhuǎn)向臺式機(jī)、轉(zhuǎn)向本地數(shù)據(jù)中心,再轉(zhuǎn)向云數(shù)據(jù)中心?,F(xiàn)在,我們看到眾多的現(xiàn)有組件連同數(shù)十億個智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備由網(wǎng)關(guān)和節(jié)點(diǎn)組成的“霧”連接起來。設(shè)備連接一向是阻礙這種轉(zhuǎn)變的瓶頸,但隨著5G移動網(wǎng)絡(luò)問世,這種情況將得到極大的改善。

凡是得益于及時分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流的行業(yè)部門(幾乎各行各業(yè))都會對邊緣/霧計算感興趣。這就是為什么技術(shù)堆棧所有層面的供應(yīng)商都大有機(jī)會:標(biāo)準(zhǔn)、網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用和服務(wù)。

由于越來越多的數(shù)據(jù)在更多的地方生成、處理和存儲,基礎(chǔ)設(shè)施管理以及數(shù)據(jù)安全、隱私和治理方面的問題會變得比現(xiàn)在更重要。但愿那些問題盡快得到解決。

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