边缘计算成为现实
2019年有望成为边缘计算在日常业务运营中成为现实的一年。
人们对边缘计算的发展和定义已经进行了多年的深入讨论和分析。现在，人们正处在边缘计算进入生产并更加活跃的阶段。
对于企业用户和消费者，边缘数据中心将通过他们提供的服务可见。
边缘基础设施投资也将在2019年大幅加速。根据Global Market Insights进行的调查，到2024年，全球边缘数据中心市场规模预计将达到130亿美元。
大量投资如今已经部署在边缘数据中心基础设施中，遍及零售、医疗保健、金融等几乎所有行业领域，这些部门需要更加接近最终用户以提供更多的计算、网络和存储服务。
难以容忍延迟和边缘数据中心
是什么推动了边缘计算的需求?这是因为没有人喜欢等候，人们对于延迟越来越没有耐心。
当今业务的速度要求快速无缝地访问关键数据和分析，更多重要的业务和消费者决策取决于实时信息流。
当前的电子商务经济并不会等待任何人。人们希望不断建立联系，并体验即时满足感。
根据谷歌公司的调查，如果网站在3秒内没有加载，53%的访问者就会放弃它。如果交易没有在几毫秒内完成，那么资金没有及时支付的话，那么供应商就有失去客户的风险。
毫不奇怪，对依赖边缘数据中心的服务的需求正在爆炸式增长。
而体育场馆等场地的近场通信和移动货币支付的效率也需要考虑。例如，球迷购买啤酒的速度越快，他们就能越快地回到座位观看比赛，这意味着他们可以获得更多的优惠销售收入和更好的体验。
这些类型的快速处理的事务需要边缘计算。边缘计算对于媒体和内容消费用户体验也是至关重要的。例如，视频流被认为是为年轻人和零售应用提供的重要服务，例如时尚智能的AR和VR耳机在体验经济中也非常重要。
除了电子商务和通信之外，自动驾驶汽车技术也是最引人注目的技术，这也是最常被引用的例子之一，这种新技术将依赖于高性能的边缘计算技术。
众所周知，安全和事故预防是自动驾驶领域的重要优先事项。将这些关键的实时数据从自动驾驶汽车传输到边缘到区域数据中心或云平台，并返回到车辆以控制行为和动作是不可行的。相反，此应用程序将推动边缘基础设施需求的爆炸性增长，其中可以缓存、处理和分析大量数据。
机器学习也被视为自主运输系统的组成部分。需要实时分析的数据密集型、低延迟应用程序将是未来五年内增长最快、存储密集程度最高、网络匮乏、计算繁重的工作负载。
无处不在的人工智能
人工智能成为2018年的顶级技术对话，这种对话将在2019年延续。
这是因为在企业和家庭中，新的边缘功能、数据密集型应用程序和工作负载都将由人工智能提供支持。人工智能将用于分析和解释来自这些应用程序的数据，以帮助人们(在某些情况下是机器)实时做出关键决策。
2019年也将成为寻找人才来构建新应用以满足实际需求的一年。这需要技术和领域知识的结合。
在成本、性能和响应时间方面，人工智能将处于基础设施管理的边缘。这与大规模人工智能模型培训的繁重工作是分开的，这将在集中式云计算数据中心完成。对于边缘数据中心来说，始终监控将通过人工智能跟踪异常活动，了解系统的行为方式，这反过来又将推动预测分析和前瞻性的基于状态的维护。
机器层面的学习将简化管理，为专业和个人的增值活动腾出时间和资源。
工作/生活的平衡
人工智能和边缘计算有能力在2019年及以后提供巨大的利益。更多的分析和“看到未来”的能力有助于重新平衡人们的生活，有利于家庭和身体健康。
但是，正确的平衡需要基于以人为本的态度的正确方法。工作/生活平衡等重大社会问题并不容易解决。
在大众传播技术的所有好处中，统计数据指出，压力加大、休息时间缩短以及工作对人际关系的负面影响都是由“永远在线”造成的。
在一个日益复杂的世界中，2019年是人们需要考虑一系列优先事项的一年，这些优先事项使人们的福祉与效率和绩效并驾齐驱。
而组织限制外出时电子邮件的使用，提供家庭生活时间，促进积极健康生活，这些成功企业的例子正变得越来越普遍。
好消息是，软件管理工具现在允许IT专业人员通过确定关键信息的优先级来实现更平衡的工作/生活，正如最近关于如何利用基于云计算的DCIM文章中所讨论的那样。
2019年，如果IT专业人士或高管在和家人在一起时，发现还在考虑企业业务正常运行时间，那么现在是关注不同类型的停机时间时候了。
一位IT专业人士曾提出一个发人深省的声明，“作为设施工作人员，我们没有什么家庭生活，而对我们来说只有设施。”
这一令人担忧的声明背后的情绪需要通过正确应用和使用现有技术来解决。人们应该使用工具通过知识、可预测性和控制来应对。
这就是2019年的行业预测，人们都应该努力实现这一目标。
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