这意味着，与其将计算和内存容量集中在云端或数据中心，不如将其放在更接近实际需要的地方。这可能意味着采用移动设备、手持设备、智能终端，甚至是连接车辆的车载设备。这样做的好处是，用户可以快速交付结果，而无需担心需要快速数据连接。
边缘计算的挑战
与更传统的计算环境相比，边缘计算提出了一些独特的挑战。首先，可用的硬件功能强大得多。因此，为了充分利用，它必须针对非常具体的功能。
边缘计算系统也需要能够在很少干预或没有干预的情况下运行。它们可能位于远程位置，也可能安装在数百个站点上，因此采用更少维护的系统至关重要。这通常意味着某种形式的远程管理功能，允许设备根据需要进行监视和更新。
当然，边缘计算系统并不是完全孤立地运行的。它们仍然需要能够与数据中心通信，并且需要对其进行安全管理，以降低数据丢失的风险。边缘计算设备还应至少具有一些独立操作的能力，并在与主机失去连接或连接不可靠设备的情况下缓存数据。
寻找边缘计算系统
那么，人们可能会在哪里找到基于边缘计算的系统?最明显的例子是零售和酒店环境，其中销售点终端可以捕获和分析数据，以改善客户的体验。
物联网(IoT)和工业物联网(IIoT)设备的新兴领域是边缘计算开始迅速发展的另一个领域。这可能意味着加强供暖和通风系统、智能电表、RFID跟踪设备的智能。在这些情况下，可以在边缘处理从物联网设备和传感器收集的数据，以提供预测性维护、需求预测、使用情况跟踪等措施。
在不久的将来，人们将开始看到边缘计算在智能城市发展中的应用，以减少交通拥堵，提供改善的公共服务和优化能源使用。这可能会与来自联网车辆的远程信息处理结合起来，以改进导航并避免交通堵塞。边缘计算处理的车辆数据也可用于设定车辆保险或改善驾驶员的驾驶行为。
随着面部识别技术的发展，边缘计算处理可用于识别客户，并进一步降低银行和金融业务中的欺诈风险。
离边缘计算更近
企业中的技术领导者倾向于采用边缘计算，就像云计算和人工智能一样，只是因为它是最新的技术。经过多年的努力，人们将网络的计算元素转移到数据中心，技术制造商如今正在计划将这些元素移出数据中心，这可能是一个巨大的改变。但是人们也需要思考为什么要使用边缘计算，以及它能带来什么好处。
当然，边缘计算设备可以与另一种快速增长的人工智能技术相结合。这使边缘计算系统能够不断学习和改进其性能。这里的一个很好的例子是仓库中的自动化处理系统，学习如何安排库存以最好地服务供应链。这种环境中的边缘计算系统还可以帮助最小化持有不必要的库存，并减少错误。边缘计算处理的速度更快，例如能够在结账时即时打印优惠券。
边缘计算也可以使业务流程受益。由于可以获得准确的当前数据，它可用于简化即时流程和供应链交互等。
但是这对于IT业务来说意味着什么呢?无论是在云端还是内部部署数据中心，了解它如何与现有业务系统集成非常重要。需要什么网络技术才能实现这一目标，企业是否应该关注虚拟机和容器化的组合?关键考虑因素是减少网络延迟，并允许面向客户的业务元素快速响应需求。
最重要的是，在任何数字化转型战略中，IT元素都不应成为障碍。那么是否应该有自我配置或自动化的元素，例如增加计算能力以应对高峰需求?
注意事项
显然，边缘计算的应用也存在一些挑战，尤其是在某些情况下，安全能力有限的相对简单的边缘计算设备会面临更多的攻击面。毫无疑问，制造商和最终用户组织将需要协作，以实施严格的安全和供应标准来缓解这一问题。
同样，边缘计算的基础设施的硬管理和软管理需要仔细设计和实施，以尽量减少对已经不堪重负的IT团队和数据中心员工的影响。
未来的发展
随着物联网的不断发展，从电视到冰箱到工厂生产设备等越来越多的设备都将获得一定程度的计算能力。这意味着很多时候会有大量闲置的计算能力。使用这种未使用的边缘计算功能有可能创建一个由云计算连接的大型强大资源，可用于多种用途。
在许多方面，这是现有云计算的演变，但利用了许多小型设备的功能，而不是依赖于大型数据中心。这有可能提供更具弹性的系统，因为就像全球互联网一样，在发生故障时可以重新路由和使用不同的资源集。
虽然边缘计算实现这一愿景在未来可能还有一段路要走，但企业需要密切关注其发展，否则就有被落在后面的风险。
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