Gartner：边缘计算的12个前沿应用 - 知乎1

边缘计算是一种分布式计算模型，它将数据处理和分析任务推送到网络的边缘，即靠近数据源和终端设备的地方，而不是全部依赖云端中心处理。这种技术的出现主要解决了云计算在延迟、带宽、自主性和隐私方面的一些挑战。Gartner的报告强调了边缘计算在企业中的重要性和未来发展的趋势。 1. **延迟/确定性**： 当大部分数据在数据中心或云中处理时，网络延迟是不可避免的问题。边缘计算通过将计算资源置于离应用设备更近的位置，显著降低了数据传输和处理的延迟，提高了实时响应能力。这对于那些需要快速响应时间的应用至关重要，如自动驾驶、远程医疗、工业自动化等场景。 2. **数据/带宽**： 边缘计算允许对大量产生的数据进行就地处理，减少了对网络带宽的需求。边缘计算可以处理并过滤掉无用或不重要的数据，仅将关键信息传输到云端，这有助于优化网络资源，尤其对于那些数据半衰期短（如实时视频流或传感器数据）的场景。 3. **有限的自主性**： 在某些环境中，设备需要即使在与核心网络失去连接时也能继续运行。边缘计算提供了这样的能力，确保在连接不稳定或中断时，设备仍能执行基本功能，如智能家居在断网时仍能维持基本的安全和舒适性。 4. **隐私/安全**： 随着越来越多的敏感数据（如个人健康信息、面部识别数据等）在边缘生成，边缘计算可以在本地处理这些数据，减少数据传输，从而提高隐私保护和减少数据泄露的风险。这符合日益严格的隐私法规要求，如GDPR等。 报告中提到了12个边缘计算的前沿应用场景： 1. **系统自动化**： 包括工业自动化和安全、自动驾驶汽车/无人机以及智能家居。边缘计算使得这些系统能够快速响应，减少对中央控制的依赖，提升效率和安全性。 2. **沉浸式交互**： 智能助手、混合现实交互和触觉互联网等应用需要低延迟和高带宽。边缘计算能够提供更快的反馈，增强用户体验，比如在虚拟现实游戏中实现即时响应。 3. **沉浸式控制**： 随着设备的互联，用户可以通过自然、直观的方式控制设备，边缘计算在离线状态下也能保持控制功能的连续性，如远程控制设备或智能建筑的环境控制。 边缘计算的发展趋势表明，未来企业需要制定长期战略，考虑如何将边缘计算整合到其数字业务策略中。I&O领导者应该与业务部门紧密合作，识别边缘计算的用例，评估它们带来的业务价值，并选择具有扩展性的供应商。随着企业对边缘计算的兴趣增长，预计其应用将大幅增加，成为支撑数字业务不可或缺的一部分。