在過去的十年中，云計算的進步引領了系統操作和管理的集中化方法，而移動計算、物聯網（IoT）、SaaS的發展推動了計算向分布式架構發展。隨著邊緣計算和5G技術的引入，公司現在正試圖利用這兩種方法，同時提高應用程序的性能。

圍繞邊緣和5G的炒作往往集中在創新上。專家表示，無人駕駛汽車、虛擬現實或增強現實（VR/AR）和機器人技術的前沿應用不僅限于這些應用，還為IT專業人士提供了大量機會。

邊緣計算如何處理延遲

在過去的幾年中，企業通過將資源集中在云提供商所擁有的數據中心中而從云計算中受益。內部數據中心專注于避免資本支出和節省管理成本資金。但是，集中化已經導致了處理互聯網邊緣終端的性能問題，包括物聯網傳感器/設備和移動設備。

即使現在，智能手機是一種非常適合你口袋的智能電腦，但它們仍然缺乏在云端完成大量處理。卡內基梅隆大學（CarnegieMellonUniversity）的一位計算機科學教授MahadevSatyanarayan問道：“為什么你不能把所有的智能都放在最后呢？換句話說，為什么你的智能手機就不能這么做呢？”

在回答這個問題時，他說：“答案是做你想做的計算；你需要的計算資源遠遠超過你在智能手機上攜帶的資源。”他補充道，“如果你想一想智能手機上的攝像機，它的重量非常輕。但是，如果你想對它進行實時視頻分析，你現在就不能用手機上的電腦來做了——你要把數據傳送到云端，這就是問題的根源。”

2009年一篇頗具影響力的IEEE普及計算文章（由Satyanarayanan合著）概述了一個解決方案，即在移動計算中使用基于虛擬機的“cloudlets”。換句話說，將小型數據集中在網絡邊緣，靠近其處理能力所需的位置。

Satyanarayanan解釋說，在4GLTE網絡上，往返智能手機和蜂窩塔的時間大約為12到15毫秒，根據傳統系統和其他因素，時間可能更長。然而，當你嘗試將智能手機與數據中心連接時，可能需要100到500毫秒。在某些情況下，它甚至需要整整一秒鐘。

邊緣計算的吸引力在于減少了分布的尾部。

5G網絡上的數據傳輸速度

“移動智能”概念直到四年前才流行起來。就在那時，電信公司意識到5G速度的必要性，并開始制定5G無線的計劃。

雖然4G網絡上的數據傳輸時間在12到15毫秒之間，但廠商們都在吹噓5G的2到3毫秒的延遲水平，然而，從遙遠的數據中心往返的時間仍然可能需要100到500毫秒左右。Satyanarayanan說：“如果你必須返回全國或全球其他地區的數據中心，這毫無意義，即使這只是幾毫秒的問題。”。

戴維·麥卡錫（DaveMcCarthy）同意IDC邊緣策略研究總監Satyanarayanan的觀點：“5G本身減少了移動塔和端點之間的網絡延遲，但它并不提倡與數據中心的距離，這可能會給延遲敏感的應用程序帶來麻煩。”

他補充道，“通過將邊緣計算部署到5G網絡中，它減少了這種物理距離，大大提高了響應時間。”這使得邊緣計算對于新的移動邊緣計算（MEC）服務和5G網絡的推出至關重要。

專家表示，至關重要的是要了解5G和邊緣計算之間并沒有緊密相連。5G網絡需要邊緣計算技術才能成功；邊緣計算可在不同的網絡（例如4GLTE，Wi-Fi和其他網絡類型）上運行。

5G和邊緣如何推動商務應用？

當您將5G速度與邊緣計算的處理能力結合在一起時，很自然地將重點放在需要低延遲的應用程序上。這就是為什么早期的用例往往涉及VR/AR、機器人技術和人工智能，這些都需要計算資源在幾秒鐘內做出決策。然而，各種商業應用程序都有可能從5G和edge中獲益。

STLPartners邊緣計算實踐負責人DalibAdib表示：“在本地edge中，已經存在的許多應用程序基本上可以‘移動’或利用移動邊緣計算。”

“使用視頻、人工智能和物聯網等用例非常多，”他補充道。

專家列舉了企業邊緣計算的大量使用案例，包括：

? 生產設施的實時流程優化。智能連接設備產生的數據不僅可以動態調整校準設置，還可以提高產量和減少缺陷。

? 基于狀態的監控-使用物聯網設備/傳感器檢查機器上的特定參數，以確保機器正常工作。

? 在制造業、石油和天然氣等行業擁有資本密集型資產的企業，使用edge和5G進行維修和維護。這包括AR/VR應用程序，用于指導技術人員進行維修，使用先進的分析技術幫助識別潛在缺陷或需要維護的產品，無人機對橋梁、建筑物或鐵路線進行目視檢查。

? 監控視頻分析，例如，使用實時處理來確定進入建筑物的個人是員工還是訪客，并確保員工的身份。

? 視頻分析，在緊急情況下為執法決策者提供實時建議。

? 遠程醫療在醫療保健中的應用-在診斷患者時使用視頻和分析，或進行遠程患者監控。

Satyanarayanan預計將開發邊緣本地應用程序，以利用邊緣計算的優勢，如帶寬可擴展性和低延遲。這些應用可能會推動邊緣計算和5G網絡的增長。
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