边缘计算是什么？它如何为企业带来更优化的解决方案？

　　转自香港IDC新天域互联
　　边缘计算(Edge Computing)是一种新兴的计算范式，它是一种分布式信息技术(IT)体系结构，通常指的是在更靠近数据生成的物理位置收集、分析数据，从而以更快的速度进行数据处理。
　　据MarketsandMarkets最新报告显示，到2027年边缘计算市场规模预计将达到1013亿美元（约7073亿人民币），预测期内的复合年增长率为17.8%，该结果包含疫情对边缘计算市场产生的积极影响。
　　据香港IDC新天域互联了解，为了更高效地洞察客户需求，同时提供更好的用户体验和个性化服务，如今许多企业正在寻找减少收集和分析数据所需时间的方法，而边缘计算可能会提供相应解决方案，帮助企业更快地做出业务决策。
　　那么，边缘计算的现实用例有哪些呢？它是如何为企业带来更优化的解决方案的呢？
　　首先，边缘计算能够提升工作场所的安全性。例如，对于在建筑工地或石油钻井平台等偏远或高危场所工作的员工来说，设备几秒钟的延迟将可能导致工伤。而边缘计算可以结合并分析现场摄像头、员工安全设备和其他各类传感器的数据，帮助企业监督工作场所条件，同时确保员工遵守既定的安全规程。
　　边缘计算还能够帮助企业更准确和高效地做出业务决策。对于制造业来说，边缘计算可以协助监控制造，并实时进行分析和机器学习，在此基础上及时发现生产错误从而提高产品制造质量。而且，制造工厂还可利用边缘计算部署环境传感器，监控产品地库存时间。同理亦可应用于农业，种植农作物时可以使用环境传感器跟踪用水量、养分密度从而把控和确认最佳收成。
　　不仅如此，边缘计算在医疗领域还可帮助医生做出正确的诊断决策，尽可能避免医疗事故的发生，收集并分析来自各种医疗设备上关于患者的数据，帮忙识别出问题数据。
　　边缘计算还可以帮助优化网络性能。对于网速要求极高的行业，例如金融交易平台，每一笔交易争分夺秒，有些平台甚至要求亚秒级的响应时间以进行实时决策。此时利用边缘计算，即可测量用户互联网性能，分析每个用户的网络以确定最可靠、低延迟的网络路径。因此，边缘基础设施非常适用于金融、银行、电子商务、在线直播、物联网等领域。
　　此外，本地数据处理也是边缘计算的一大优势。如今自动驾驶技术愈发普及，但实际上由于路况复杂，在驾驶车辆时需要进行实时汇总和分析，从而产生大量的车载计算。如果需要将所有车辆的大量数据汇总一并分析，庞大的计算量和传输距离所造成的响应延迟根本无法应付灵活多变的路况。因此，每一辆自动驾驶汽车都需自成＂边缘＂，而本地处理数据可提升车辆判断路况的能力。
　　另一受益于本地数据处理的用例还有零售业。打个比方，如果企业的业务扩展到内地多个城市，但由于不同店铺地理位置、用户行为、库存、销售数据和其他实时业务细节各有差异，而此时边缘计算即可为每家店铺本地分析并处理收集到的数据，并给出最贴合该店情况的优化方案。
　　随着边缘计算发展成熟，相信在未来无论是企业对外的客户体验、销售等环节，还是后台的生产、运营等方面，都将受益于边缘计算所带来的更高效、更可靠且更易于管理的解决方案。