从石油钻塔到汽车，越来越多的数据正以惊人的速度在更多的地方被创造出来。事实上，世界上90%的数据都是在过去两年内创建的。到明年，将有近40万亿千兆字节的数据，每个人在一秒钟内产生1.7兆字节的数据。由于到2022年，连接设备的数量预计将增长140%，人们很快将进入一个拥有超过500亿台设备的世界，这些设备在任何时候都会产生真正的数据雪崩。
2017年，经济学家声称数据取代石油成为世界上最宝贵的资源。然而当今有大量数据被处理成可操作的东西。对于源自边缘的数据，预计会发生变化：预计到2025年，物联网（IoT）部署的59％的数据将由边缘计算处理。
边缘处理数据的基本原理很简单：时间成本（延迟）和传输成本（带宽）。两者都指向需要实时，随处运行的数据处理。边缘计算将变得至关重要，特别是随着世界日益联网，必须适应新的应用需求。
边缘计算变得真实
这一切都导致了一个问题：如何使边缘计算成为现实？答案是大规模部署一套新的特定基础设施。
显然，第一部分是边缘物理计算元素的可用性。“边缘”的地理位置和密度定义将因用例而异，但很多企业不太可能想要承担这种成本和精力。相反，更大的可能性是，主要的服务提供商将把这个基础设施作为其云和边缘策略的一部分进行实例化。
其中一个例子是AT＆T公司的CORD计划（中央办公室重新设计为数据中心），它已经成为其交付架构发展的基础。相关地，主要云计算厂商有关于边缘数据中心扩建的声音，作为其大规模集中式数据中心的补充。更进一步的是，蜂窝基站内的微型数据中心概念很快就会成为现实。
这些扩建对于它们的存在至关重要，但对于启用分层体系结构的能力而言则至关重要。对延迟最敏感的用例将具有与设备非常接近的较小计算单元，并且这些计算单元可以反馈到可能位于边缘数据中心的边缘高速缓存或数据存储。在许多情况下，集体边缘计算和与之通信的设备将努力在本地处理数据，而无需将其发送到企业云或遥远的数据中心。这种技术在隐私法阻止跨境共享数据的地区特别有用。在其他情况下，低延迟数据处理将在没有延迟的情况下在边缘发生。
大规模数据
低延迟和大容量数据处理是实现边缘计算的两个关键因素。尽管当前面临挑战，但行业领导者应绝对采用边缘计算，并确保将重点放在跨边缘和多个服务提供商使用和处理数据的方式的标准化上。边缘计算可以消除距离引起的延迟，并作为新一代战略应用程序的推动者，同时也适应不断发展的IT基础设施。最终，为了使边缘变得远程成功，它将需要适应大规模的流数据，这些数据来自各种类型的设备，并且能够在分层边缘缓存或数据存储中处理存储的数据。
令人振奋的消息是，现在存在所需的技术是硬件和软件。最重要的是，企业开始通过新的原型边缘应用程序展示创造力，旨在利用即将到来的边缘计算技术中断。早期的推动者将获得新的业务增长，随着边缘计算成为主流，这将推动广泛采用的爆炸式增长。
虽然云计算一直是无线电波的主导，但推动边缘计算的复合力一直是爆炸性的。技术成熟度和业务需求的结合使我们接近新一代基础设施大规模可用性的临界点。接下来的创新将带来深远的影响，推动几乎所有行业的转型。
