從汽車到制造設備，ATM和采礦設備，智能設備已進入商務工具的各個方面。它的計算能力可以為將分析功能帶到首次創建數據和執行操作的地方創造新的機會。邊緣計算領域的創新可以幫助提高質量，增強性能并推動更深層次和更有意義的用戶交互。

-通過人工智能（AI）解決新的業務問題-數據采集點的現代化設備具有自己的分析能力。使計算資源更接近數據生成點，然后使用AI解決新的業務問題，減少延遲和數據傳輸。

-增強能力和靈活性-邊緣設備中的植入計算和分析功能可增強系統的整體分析能力。邊緣設備可以在本地運行容器技術，從而最大化公司開發人員的云原生編程技能。

-獲得更好的安全性和隱私保護-在源頭附近處理數據可以減少需要通過網絡傳輸的數據，減少潛在的攻擊面，并促進在數據創建源中實施公司策略。

隨著互連設備的增長，將生成許多未開發的數據。有希望的公司希望釋放這些數據的潛力，以發現新的商機，提高運營效率并改善客戶體驗。邊緣計算使企業應用程序靠近創建數據和需要執行操作的地方，從而使企業能夠充分利用AI并幾乎實時地分析其數據。

假設您是制造商，并且正在努力解決因生產線中斷而導致的潛在成本-在任何設備停機和生產過程停止的情況下可能發生的成本。或者假設您是汽車行業的制造商，并且正在努力為客戶，駕駛員和乘客提供更好的駕駛體驗。使用分析和AI可以增強和擴展上述示例所需的功能，從而改善整體體驗。

過去，云和AI的任務是從數據中獲得實用見解，以實現自動化和加速創新。但是，互連的設備會生成龐大而復雜的數據，這使得網絡和基礎架構的功能面臨嚴峻的考驗。 IDC報告稱，到2025年，每個相關人員將每18秒至少進行一次數據交互；這充分表明，靠近源頭捕獲的數據具有提供有意義的見解的巨大潛力。

混合云計算–傳統的超大規模公共云，例如IBMCloud和其他云服務提供商（微軟，亞馬遜，谷歌等）；以及部署在同一位置和內部IT數據中心中的私有云。

5G網絡-在向5G過渡期間，許多公共網絡提供商都在擴展其基礎架構以包括通用計算服務。邊緣網絡本身可以是區域數據中心，中心局和集線器微數據中心組成的多層。電信公司正在網絡邊緣使用云技術將核心網絡中的這些層轉換為托管的應用程序工作負載。

邊緣服務器–充當邊緣服務器的服務器，網關和控制器通常部署在工廠，倉庫，酒店和零售商店中，以提供本地計算能力來支持運營。這些資源可能是群集的，也可能是分散的，但是它們都支持關鍵的業務流程。

邊緣設備–具有完成任務所需的計算能力的設備數量正在迅速增長。這些設備通常具有足夠的CPU能力，RAM和本地存儲空間來運行Linux操作系統。

物聯網（IoT）設備–大多數傳統的IoT設備都是封閉的固定功能設備。它們通常集成傳感器以收集從上游傳輸到其他聚合點（通常是云）的數據。

邊緣計算的優勢

邊緣計算有助于解決這些速度和規模問題。借助邊緣設備，網關和網絡的計算能力，您可以保留云計算中固有的動態資源分配和連續交付原則。借助邊緣計算，當今的企業有潛力在其數據中心范圍之外虛擬化云。現在可以將在云中創建的工作負載（包括一些更現代的AI和分析形式）遷移到邊緣。在適當的情況下，可以清理和優化在邊緣生成的數據，然后將其帶回云中。 IBM在邊緣計算方面擁有廣闊的視野，跨越許多行業和多個層次，并且使用諸如Docker和Kubernetes之類的開放技術和標準進行了優化。

IBM邊緣計算平臺涵蓋了私有云和企業環境，網絡計算空間，甚至涵蓋了內部網關，控制器和服務器，最后還包括了機器人，連接的車輛和其他智能設備。集中的超大型公共云，混合云，位于同一地點的托管數據中心和傳統企業IT數據中心將繼續充當數據，分析和后端數據處理的收集點。

公共，私有和內容交付網絡正在從簡單的管道轉變為更高價值的應用程序托管環境-某種形式的邊緣網絡云。

邊緣計算的風險和責任

邊緣網絡將計算節點的數量增加了一個數量級。邊緣網關增加了另一個數量級。邊緣設備增加了另一個數量級。如果DevOps（連續交付/連續部署）是管理非常大規模的云基礎架構的關鍵，那么零操作（即不需要任何人工干預的操作）是管理大規模云計算功能的關鍵。在這樣的規模上，變化是連續的和爆炸性的。需要重新配置網絡以連續解決擁塞問題。邊緣網關需要使用新功能和流程進行更新。邊緣設備需要四處移動，更改所有權，重新配置使用或重新設置優先級。這種波動水平實際上已成為常態。此外，當今企業中部署的智能設備（邊緣設備）通常是共享的，因此不能期望用戶在這些設備上管理計算。

因此，必須能夠在沒有人工干預的情況下部署，更新，監視和恢復邊緣計算空間。所有活動和過程都必須是完全自動化的，能夠決定在沒有干預的情況下安排什么操作的位置，并能在變化的條件下識別和恢復。安排的所有活動均應安全，可追溯且合理。系統必須對具有不同功能和用途的不同設備的性質，位置和目的有深刻的了解，并使用這種了解來制定明智的策略驅動型決策。在利用邊緣計算的其他優勢時，所有這些問題都需要考慮和解決。 IBM引入了IBMEdgeComputing來解決這些問題。

將多云部署擴展到邊緣

當然，邊緣平臺的范圍僅限于其支持的生態系統。這就是為什么IBM邊緣計算使用邊緣組件，私有云和混合云環境以及公共云來標識企業應用程序的工作負載的原因，其中邊緣計算為分布式AI提供了一種新的執行環境，使分布式AI可以訪問關鍵且時間敏感的數據源。由Amazon，Microsoft，Google和其他支持容器技術的云服務提供商開發的應用程序現在位于IBM邊緣計算工作負載的候選列表中。此外，IBM帶來了用于快速深入學習，視覺和語音識別以及視頻和聲學分析的AI工具。這些工具可用于推斷視頻和音頻的多種分辨率和格式，對話服務以及發現，從而促進復雜企業應用程序的開發。創建。 IBM還帶來了深厚的領域專業知識和行業領先的解決方案，例如資產績效管理，公共安全，智能位置和移動性，金融服務和零售解決方案。這些解決方案結合了AI和分析技術的進步，并利用分布式邊緣計算拓撲來最大限度地發揮其性能，效用以及對私人用戶和公司數據的保護。

  總結一下

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