今天学习的内容是边缘计算

What is edge computing? Edge computing is a distributed computing framework that brings enterprise applications closer to data sources such as IoT devices or local edge servers. This proximity to data at its source can deliver strong business benefits, including faster insights, improved response times and better bandwidth availability.
refer: www.ibm.com/cloud/what-is-edge-computing

边缘计算是一种分布式计算框架，它使企业应用程序更接近数据源，如物联网设备或本地边缘服务器。这种与数据源的接近可以带来强大的业务效益，包括更快的洞察力、改进的响应时间和更好的带宽可用性。

简单来说，就是在数据生成的地方做计算，我认为这恰恰是和云计算相对的。
比如可以用工厂本地的主机做工厂的中心计算节点
这都属于边缘计算。

到2025年，75%的数据都将在传统的数据中心之外处理。
现有的设备算力够高，为这一设想提供了物质基础。

物联网设备的爆炸式增长和日益增强的计算能力导致了前所未有的数据量。随着5G网络连接的移动设备数量的增加，数据量将继续增长。
在过去，云计算和人工智能的前景是通过从数据中获取可操作的见解，实现自动化和加速创新。但是，连接设备所产生的数据的空前规模和复杂性已经超过了网络和基础设施的能力。
将所有设备生成的数据发送到集中式数据中心或云会导致带宽和延迟问题。边缘计算提供了一个更有效的选择：数据的处理和分析是在数据产生的地方进行的。由于数据不需要通过网络到云或数据中心进行处理，因此延迟大大降低。边缘计算——以及5G网络上的移动边缘计算——能够更快、更全面的数据分析，为更深入的见解、更快的响应时间和更好的客户体验创造机会。

从联网的车辆到工厂车间的智能机器人，我们世界中来自设备的数据量比以往任何时候都要高，但大多数物联网数据根本没有被利用或使用。例如，麦肯锡公司的一项研究发现，一个海上石油钻井平台从3万个传感器产生数据，但其中不到1%的数据目前用于决策

边缘计算利用不断增长的设备内计算能力，提供近实时的深度洞察和预测分析。这种在边缘设备中增强的分析能力可以推动创新，以提高质量和提高价值。它还提出了重要的战略问题:在计算能力增加的情况下，如何管理执行这些类型操作的工作负载的部署?如何使用设备中的嵌入式智能来更积极地影响员工、客户和企业的运营流程?为了从所有这些设备中提取最大的价值，大量的计算必须移动到边缘。

边缘计算和嵌入式智能是强绑定的，更多用于工业互联网

为了提高消费者的安全，银行可能需要实时分析ATM的视频信号。矿业公司可以利用这些数据优化运营，提高工人安全，减少能源消耗，提高生产率。零售商可以为他们的顾客提供个性化的购物体验，并迅速传达专门的优惠。利用kiosk服务的公司可以自动化远程分发和管理基于kiosk的应用程序，帮助确保它们在没有连接或网络连接不佳的情况下继续运行。