邊緣計算此前被認為是前衛的。現在其無處不在。這就是原因，以及其在云計算領域的巨大優勢。

邊緣計算不是萬能藥，但其時機是無可挑剔的。云的速度太慢，無法滿足大多數邊緣設備的需求，因此有必要將計算移近。

延遲是云計算的一大殺手，尤其是公共云計算，而精心策劃的邊緣系統將成為可行的公共云替代方案。

或許，這對于一些最近將所有內容存儲在云中或正在這樣做的組織而言，會是一顆難以吞咽的藥丸。但對于公共云所有者來說，這也可能是一劑苦藥。

通過將自主管理的邊緣計算平臺集群在一起，并將其分布在用戶居住的地方附近，組織將能夠受益于云般的便利性，而不必犧牲性能。

以這種方式使用邊緣計算并不是一個牽強的想法，甚至不是一個新奇的概念。

邊緣計算無處不在；在各種各樣的用例中存在許多的小邊緣，但具有集中控制和數據管理。霧曾經是一個常見的術語，但邊緣聽起來更吸引人。這聽起來也很像70年代的分布式計算：對于IT而言，一切舊事物都煥然一新。

超越云的用例

那么，表明邊緣計算正在被接管的證據在哪呢？

邊緣計算提供了近乎實時的數據收集、分析、決策和執行的能力。因此，其在即時輸出方面有優勢。

具體點，邊緣計算在適合每個行業的不同角色中努力工作。示例如下：

在電信領域，其可以增強內容交付網絡，并允許為即將到來的5G部署部署虛擬網絡功能。

在制造業中，其可以通過先進的機器人技術和傳感器融合（基于物聯網/傳感器數據的實時分析和行動）建立智能、高效的生產線和倉庫。

在交通和物流方面，其實現了自動導引車（AGV）和自動駕駛汽車，以及貨運監控和智能交通系統等方面的進步。

在零售業，其通過智能鏡子、智能購物車、自助結賬、數字標牌、有針對性的廣告以及實時庫存跟蹤和補貨，實現了重新構想的客戶體驗。

但這還遠未達到邊緣計算長期統治地位的終結。

邊緣入口門檻低

廉價的數據收集、更好的電力使用以及現有的網絡和流行的設備提供了無限的可能性。

我們使用智能手機進行邊緣計算是有原因的。智能手機的價格及其計算能力足以接近專門為神經網絡應用創建的專用芯片組。許多工程師和開發人員都具備開發移動平臺應用的技能。智能手機應用開發速度更快；這些庫更加成熟并且錯誤更少。

智能手機比一組GPU和外圍組件“更緊湊”，這在研發實驗室環境中更有意義。

許多現實世界的應用都需要使用智能手機，并且這些設備能夠在邊緣運行預先訓練的神經網絡。智能手機制造商將繼續提高邊緣設備的計算能力和內存容量。然而，研發實驗室將使用專門的硬件來訓練和測試AI/ML算法，DIY愛好者將使用專門的輕量級芯片組。

簡而言之，幾乎沒有什么可以阻止邊緣計算對云的地位的侵蝕。也沒有太多的摩擦來減慢其速度。

邊緣計算的未來是一個不斷發展的格局；然而，‘無處不在’是描述其的最佳詞，因為其會進化到我們周圍。

考慮到許多情況下互聯網連接不可用或零信號，例如游輪、海上石油鉆井平臺和偏遠醫院，我們可能會在未來看到更多具有離線優先功能的邊緣優化數據庫。

最終，邊緣計算吞噬了云。或者，至少足以使商業環境發生永久性變化。