边缘计算并不是什么新鲜事物，在过去的十年中，它在商业上的应用已经得到了迅速的发展。早在2010年，我就为ACI的Specialty Benefits实施了边缘解决方案，我们收集了PB级的可穿戴和生物特征数据。这些数据的交付、处理和存储已经变得过于昂贵，而且难以交付和转换为可用的实时分析。由于需要减少网络延迟、带宽需求以及成本，因此在更近的距离或在广域网(WAN)的边缘处理这些数据是非常必要的。
虽然ACI的初始部署在边缘计算真正兴起之前就已经设计好了，但是到今天依然有许多新的用例和广泛的提供者，从电信到数据中心，都在投资和利用边缘计算。虽然边缘计算技术为商业领袖创造了一个独特的机会，但它也有可能在董事会中引起很多混乱。
可能让五个不同的人来定义边缘计算，你就会得到五个完全不同的定义。与技术领域的大多数事情一样，在完全理解或同意这些术语的确切含义之前，每个人都在追赶潮流。因此，在深入探讨边缘计算将如何塑造商业的未来之前，我想提出一个大家都能同意的定义:
边缘计算是一种计算基础设施的交付，它存在于接近数据源(网络的逻辑极端)的地方，旨在提高应用程序和服务的性能、运行成本和可靠性。边缘计算通过在集中式数据中心与现场越来越多的设备之间的路径上分配新资源和软件堆栈来减少网络跳数，延迟和带宽限制。通过缩短设备和云资源之间的距离，边缘计算能够最终将大量基于机器的数据转化为可操作的智能。特别地，但不是唯一地，存在于与基础设施和设备方面都接近的最后一英里网络。
“边缘”一词特指在地理上的分布。虽然边缘计算是云计算的一种形式，但它的工作方式不同，它将数据处理推到用于计算的“边缘”设备上，而不是依赖于集中的数据中心来完成所有的工作。这种互补的计算系统释放了带宽压力，因为数据不需要不断地来回推送到数据中心。减少这些延迟，即使是几毫秒的延迟，也能大大缩短最终的延迟时间。所以网络速度可以得到优化，并且可以无缝地处理大容量的流量。
了解了边缘计算的工作原理之后，你会知道边缘计算的顶级业务用例也会涉及到围绕延迟、隐私、带宽需求、用户体验和集成设备技术的改进。我与爱立信工程边缘计算主管Mark Thiele合作，在领英上创建了一个开放论坛，用以讨论当今顶尖技术领袖对边缘计算塑造商业未来的看法。
河床科技公司的Alison Conigliaro-Hubbard在讨论中提出，不同的组织可能有不同类型的边缘需求，他建议可以从以下五点来进行边缘计算的决策和预测:
1.目标
当涉及到远程操作时，组织在未来3年的具体和可度量的业务目标(和关注点)是什么?
2.应用程序
目前需要或将需要哪些类型的应用程序来实现目标?
3.风险
考虑到新数据是在边缘生成的，您的业务能够承受哪种类型的数据风险/漏洞?
4.运营成本
支持边缘IT可以接受哪些运营成本，包括估算项目时间、招聘需求或所需的专业知识?
5.权衡
当涉及到实现X和Y解决方案时，对业务有哪些权衡，以及它们将如何与业务目标保持一致或影响业务目标?(例如，对于需要HA的应用程序，边缘计算的微型数据中心也会产生风险和成本;以及意外的远程站点停机的时间恢复成本和数据损失;或者一个新网站推出用以实现竞争的速度有多快?)
除了Alison的这些问题之外，我还会问以下的问题:技术领导者如何实现将边缘计算和雾计算的对话构建为推动业务收入的投资策略?通过将新技术所需的任何投资与基于收入增长的强大业务路线图捆绑在一起，并在所有级别上建立预案是至关重要的。
企业信息安全架构师Anatoly Chikanov认为，由于云可能并不总是可用的，因此在边缘处具有某些智能将更有利于可能存在的断开连接的情况。基于这个理由，我完全表示赞同。任何处理大量分布式端点的企业都知道，能够在传感器附近过滤数据是非常有益的。这有助于确保只将相关数据发送到云上，同时保持数据在站点上的安全性。
这也意味着生态系统中的数据从一开始就可以更有价值。通过整合通过硬件、软件、应用程序层并最终到达云上的数据，企业可以更好地控制基于用例的网络拼接。
最后，我坚信，只要公司能“做”出最好的边缘计算，就能控制更多的用户体验。谷歌、亚马逊、微软和苹果已经开始全面管理它们的设备了，使得许多消费者能够把注意力放在安全、更新、功能以及更大程度上的基础功能之外的体验上。
所有这一切都是我试图说的:边缘计算将使企业能够有能力让自己做的更好，更便宜，更快。
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