邊緣計算是云計算領域中的最新范例之一，并且是物聯網的重要一步。

物聯網(IoT)正風靡全球，它已成為不僅在科技領域，而且在許多其他行業最具影響力的流行語之一。從農場和工廠到智能城市和家庭，物聯網技術是一套不斷擴展的互聯系統和設備。據Statista公司預測，全球物聯網設備的安裝基數將增長至近310億臺。因此，云計算將成為一種日益占主導地位的趨勢，因為數十億聯網物聯網設備產生的海量數據需要存儲起來進行處理和檢索。物聯網和云計算這兩種技術是相互關聯的，一種技術為另一種技術提供了成功的平臺。

在傳統的物聯網體系結構中，數據從地理位置分散的傳感器收集并傳輸到中央存儲庫，在那里進行組合和集中處理。云計算與物聯網的集成提高了日常任務的效率、可擴展性和性能，使企業能夠更快地做出更好的業務決策，并實時響應不斷變化的市場狀況。

物聯網連接預計將在未來幾年蓬勃發展，到2021年思科系統公司預計將達到137億臺，從而增加了對數據中心和云計算資源的需求。物聯網/云融合可簡化所有連接設備的前所未有的流量流，匯總數據并提取可行的見解，是數據驅動世界的完美組合。

盡管云計算使處理大量數據成為可能，但它并不是所有應用程序和用例的理想選擇。從傳感器的一線來回發送到服務器的大量數據阻塞了網絡帶寬，從而減慢了響應時間。解決與傳統云計算基礎設施相關的所有此類限制的答案就是所謂的邊緣計算。

與遵循集中式流程的傳統云計算架構不同，邊緣計算通過將其推送到邊緣設備并更靠近最終用戶來分散大多數流程的分散性。由于存儲容量和處理能力是分散的，因此它將為物聯網部署提供精確的結果，從而使操作和管理物聯網設備變得更加容易。邊緣計算可確保低延遲訪問，減少的帶寬消耗，離線可用性和本地機器學習(ML)推理。

邊緣計算的低延遲和更快的實時分析在汽車、消費電子、能源、醫療保健等各個領域都有許多應用。自主車輛是一個強有力的用例，需要從周圍環境和云收集數據，以便快速、安全地做出決策。傳感器數據中的模式應該被快速檢測、存儲和傳輸，以幫助本地節點的實時決策。邊緣計算的分布式體系結構消除了關鍵數據通信的延遲，從而確保了安全性。

根據CB Insights市場評估工具的估計，到2022年，全球邊緣計算市場規模將達到67.2億美元。隨著越來越多的互聯設備涌入世界，技術巨頭正在大力投資先進的邊緣計算策略。亞馬遜、微軟和谷歌已經涉足邊緣計算。亞馬遜公司在2017年推出了其邊緣平臺AWS Greengrass，在新興技術領域處于領先地位，而微軟公司去年憑借其Azure物聯網邊緣解決方案躍居了潮流。Google還推出了兩款新產品-集成軟件(云計算物聯網邊緣)和定制硬件堆棧(邊緣TPU)，以便直接利用邊緣計算的數據。

總而言之，人們可以說邊緣計算不是在這里代替云計算，而是在補充它。由于邊緣計算技術仍處于起步階段，因此挑戰可能會增加。但是，隨著對邊緣設備和應用程序需求的增長，企業將有更多機會在各個垂直領域測試和部署該技術。