預計到2025年，邊緣計算市場規模將達到290億美元。

在這十年里，已經發生了一場從本地計算到云計算的轉變，允許系統集中和可訪問，并提高了安全性和協作性。今天，在新的十年即將到來之際，我們見證了從云計算到邊緣計算的轉變。

什么是邊緣計算？

邊緣計算是指在互聯網的“外部邊緣”進行的計算，而不是在中心位置進行計算的云計算。邊緣計算通常在數據源附近執行，例如在連接的相機附近。

自動駕駛汽車是邊緣計算的完美例子。為了使汽車在任何道路上安全行駛，它必須實時觀察道路，如果有人走在汽車前面，它必須停車。在這種情況下，使用邊緣計算在邊緣處處理視覺信息并作出決策。

這個例子強調了邊緣計算的一個關鍵動機——速度。集中式云系統提供了方便的訪問和協作，但服務器的集中意味著它們遠離數據源。數據傳輸引入了由網絡延遲引起的延遲。對于自動駕駛汽車來說，最短的時間從通過傳感器收集數據到做出決定再采取行動是至關重要的。

預計到2025年，邊緣計算市場規模將達到290億美元。－－Grand View Research

所有這些實時應用都需要邊緣計算。根據Market Research Future（MRFR）研究顯示，到2024年，邊緣計算的市場規模預計將達到224億美元，到2025年將達到290億美元。像Andreessen Horowitz這樣的頂級風投公司正在大舉押注。邊緣計算已經被應用在各種各樣的應用中，從自動駕駛汽車和無人駕駛飛機到家庭自動化系統和零售業，以這樣的普及率，我們只能想象它未來的應用。

為什么要從云端移到邊緣？

速度

在云計算中，邊緣設備收集數據并將其發送到云上進行進一步的處理和分析。邊緣設備發揮著有限的作用，發送信息到云，并從云接收處理過的信息。所有真正的工作都是在云中完成的。

這種類型的基礎設施可能適用于用戶可以等待2或3秒以獲得響應的應用程序。但是，這不適合需要更快響應的應用程序，尤其是那些需要實時操作的應用程序，例如在自動駕駛汽車中。但是，即使在一個更普通的例子中，比如基本的網站交互，開發人員也會部署JavaScript來檢測用戶的行為，并在用戶瀏覽器中對其做出響應。如果響應時間對應用程序的成功至關重要，那么在源代碼附近解釋輸入數據是更好的選擇（如果有）。當輸入和輸出同時發生在同一位置時，例如在物聯網設備中，邊緣計算消除了網絡延遲，并且實時成為可能。

帶寬

邊緣計算意味著更少的數據傳輸，因為大部分繁重的工作都是由邊緣設備完成的。而不是將原始數據發送到云端，大部分處理是在邊緣完成的，只有結果發送到云端，因此需要的數據傳輸帶寬更少。

讓我們以一個使用云計算基礎設施的智能停車系統為例，了解有多少停車位可用。比如說，每幾秒鐘就有1080p的實時視頻或靜止圖像發送到云端。想象一下這個解決方案每小時所需的網絡帶寬和數據傳輸成本，通過網絡連續傳輸大量原始數據：

相比之下，如果智能停車系統使用邊緣計算，它只需每隔幾秒向云發送一個整數，即有多少個停車位可用，從而導致帶寬減少，并導致數據傳輸成本降低

規模

物聯網意味著更多的系統，更多的系統意味著更多的帶寬和更多的集中服務器負載。在云計算架構中，增加一個物聯網設備會增加帶寬需求和云計算能力。

讓我們使用上面的智能停車系統的例子，將1080p視頻流傳輸到云端。客戶希望在另外10個停車場安裝此系統。為了促進這一點，他們需要增加他們的網絡帶寬，并且需要大約10倍的計算能力和云存儲空間，因為集中式服務器上的負載隨著來自10個附加相機的輸入數據而增加。這增加了網絡流量，上行鏈路帶寬成為瓶頸。因此，隨著網絡流量、帶寬和云資源的使用隨著每一個附加設備的增加而增加，擴展成本很高。

相比之下，在邊緣計算中，增加一個物聯網每單位設備成本增加。每臺設備帶寬和云計算能力不需要增加，因為大多數處理是在邊緣完成的。使用邊緣計算架構，在停車場系統中添加10個額外的物聯網設備似乎不那么令人畏懼，因為不需要增加云計算能力或網絡帶寬。因此，邊緣計算架構的可擴展性要高得多。

從本地計算到云計算，再到邊緣計算，隨著我們對計算系統的性能和創新的需求不斷提高，軟件架構也在不斷發展。隨著我們超越現有的基于云的架構，對實時應用的需求和物聯網等成本壓力推動了邊緣計算市場的增長。這是一種趨勢，將為2020年的軟件業增色。

你已經在使用邊緣計算了嗎？邊緣計算還有哪些好處？把你的想法在下面評論吧。