边缘计算突然这么火，到底是啥原因让它变得不可忽视了呢

“边缘计算突然这么火，到底是啥原因让它变得不可忽视了呢”

边缘计算最近几年热度飙升,感觉好像一夜之间就成了科技领域的宠儿，但它并不是一个凭空冒出来的新概念，之所以现在变得如此重要，背后其实是多种强大的现实需求在共同推动，可以说是“时势造英雄”，就是我们的生活、工作和整个社会对数据处理的方式，已经到了一个不得不变的临界点，就像一条高速公路，当所有车都挤到唯一的市中心终点站时，肯定会堵死，边缘计算就是在各个社区、甚至家门口修建小型停车场和服务站，让大部分车辆不用再全部涌向市中心，从而极大地缓解了拥堵，提高了整体效率，具体来看，让它变得不可忽视的原因主要有这么几个。

也是最根本的原因,是物联网设备的爆炸式增长，根据物联网分析公司（IoT Analytics）的报告，全球活跃的物联网设备数量已经高达数百亿台，这些设备不再是以前的简单传感器，它们产生了海量的数据，想象一下，一个高清的监控摄像头，一天就能产生几十个GB的视频数据；一座现代化的智能工厂，成千上万的传感器每分每秒都在记录温度、压力、振动等数据，如果所有这些原始数据都像过去一样，不分青红皂白地全部传送到遥远的云端数据中心，会对网络带宽造成巨大的压力，这就像试图用一根细细的水管去排洪，根本来不及，很多数据可能只是“无效数据”，比如监控画面中长时间静止的空走廊，传回去既浪费带宽，又浪费云端的存储和计算资源，在数据产生的“边缘”就地处理，只把有价值的结果（比如检测到异常闯入）上传到云端，就成了最经济、最高效的选择。

是那些对延迟“零容忍”的应用场景的迫切需求，延迟，就是我们常说的“卡顿”，指的是数据从发出指令到得到响应的时间，在很多关键领域，哪怕零点几秒的延迟都是不可接受的，未来的自动驾驶汽车，如果它探测到前方有障碍物，这个信号要先传到几百公里外的云端服务器，等服务器分析完再传回“刹车”指令，车可能早就撞上了，这个过程的延迟必须降到毫秒级别，才能确保安全，同样，在远程手术中，医生操纵手术机械臂，如果画面和操作指令有可感知的延迟，将会带来巨大的风险，这些应用要求计算能力必须紧挨着设备本身，也就是在网络的边缘，根据IEEE（电气与电子工程师协会）的相关文章分析，边缘计算能将关键任务的响应时间从几百毫秒降低到个位数毫秒，这正是这些前沿科技得以实现的基础。

第三,数据隐私和安全性的考虑变得越来越突出，现在人们对自己的数据隐私非常敏感，各国也出台了像GDPR（通用数据保护条例）这样严格的数据保护法规，如果把所有涉及个人隐私或企业机密的数据，比如人脸信息、生产流程数据等，都上传到公有云上，很多人和企业会担心数据在传输和存储过程中的安全风险，边缘计算提供了一个新的思路：敏感数据可以永远不离开本地，你家中的智能门铃的人脸识别功能可以直接在门铃内置的芯片上完成，它只判断“是家人”还是“陌生人”，并将这个结果通知你，而无需将你的面部图像源源不断地发送到云端的某个服务器，这样就从源头上大大降低了数据泄露的风险，中国信息通信研究院发布的边缘计算相关白皮书中也提到，数据本地化处理是边缘计算在金融、安防等行业受到青睐的重要原因之一。

第四,边缘计算还能提升整个系统的可靠性和韧性，完全依赖云端的系统存在一个单点故障风险：一旦设备与云端之间的网络连接中断（比如因为光缆被挖断、自然灾害等），所有设备就可能陷入瘫痪，而具备边缘计算能力的设备或本地服务器，即使在与云端断联的情况下，依然能够独立运行一段时间，处理本地紧急事务，一个智能工厂的机器人可以在断网时继续按照既定程序完成关键的生产步骤；一座大楼的智能安防系统可以在离线状态下依然实现本地的入侵报警，这种“去中心化”的特性，让系统变得更加健壮，能够应对各种意外情况。

从成本和商业模式上看,边缘计算也显示出其优势，虽然建设分布广泛的边缘节点需要前期投入，但从长远看，它节省了巨大的网络带宽费用和云端数据存储与处理的成本，对于像视频网站（如Netflix）、内容分发网络（CDN）服务商（如Akamai）这样的企业，它们很早就在使用类似边缘计算的概念，将热门视频内容缓存到离用户更近的服务器上，这样用户看视频就更流畅，也减轻了主干网络的负担，这种模式现在正扩展到更多行业。

边缘计算的火爆不是炒作,而是技术发展顺应现实需求的必然结果，它是物联网数据洪峰下的“泄洪渠”，是自动驾驶等低延迟应用的“生命线”，是数据隐私保护的“保险箱”，也是系统可靠性的“备用引擎”，随着5G网络带来的超高带宽和超低延迟，边缘计算的发展会进一步加速，与云计算协同工作，共同构建起未来智能世界的坚实数字底座，它变得不可忽视，是因为我们正在进入的这个万物互联的智能时代，真的非常需要它。