在接下来的几年里，您可能会听到很多关于边缘计算的信息。我们已经沉浸在一个世界上数百万台设备相互连接的

在接下来的几年里，您可能会听到很多关于边缘计算的信息。 我们已经沉浸在一个世界上数百万台设备相互连接的社会中。 这种信息流需要尽可能高效和快速，最大限度地减少命令发出和执行之间的延迟或延迟。 那么什么是边缘计算技术，它与 5G 连接有什么关系?让我们仔细看看。

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让我们开门见山：什么是边缘计算?

今天，物联网包罗万象。从最平淡无奇的东西，比如能够以尽可能高的质量观看电影，到最复杂的东西，比如能够在没有医生在场的情况下对病人进行手术。 应该尽可能快速有效地建立这种连接。 虽然在前一种情况下延迟的负面影响并不危险，但在远程手术中需要毫米级精度。

5G 的出现大大降低了设备相互连接的延迟，但仅靠这种网络还不足以满足当今的需求。 这就是边缘计算技术的用武之地：使数据处理更接近数据生成的地方。

边缘计算与云计算

在深入研究该主题之前，了解什么是云计算很重要。 今天数以百万计的设备生成大量数据，这些数据通过云进行分析。 换句话说，例如，信息从我们的计算机“传输”到位于可能数千英里外的数据中心的外部服务器。

为了用一个实际的例子来说明这一点，你从你的手机连接到互联网并访问一个特定的网站。 要访问该页面，会向您的电话接线员发送一个请求，然后由电话接线员将其转发到目标服务器。 此服务器处理数据、响应并将其发回给您，以便您可以毫无问题地访问该站点。 此外，“云”不仅用于处理数据，还用于存储数据并运行应用程序和服务。 整个过程受到区块链和人工智能等创新技术的影响。 根据微软的一份新闻稿，IDC 预测到 2025 年将有超过 416 亿台连接的物联网设备。其结果是海量数据和大量带宽消耗。

边缘计算：实际应用

边缘计算旨在使数据处理尽可能靠近生成数据的设备。 这不仅释放了带宽，而且还最大限度地减少了设备和服务器之间的响应延迟。 在某些场景中，例如自动驾驶汽车或健康和工业机器人，这种响应应该尽可能快。

就联网汽车而言，边缘计算被证明是一项不可或缺的技术。 汽车将越来越多地配备摄像头和传感器，以实时监控交通和驾驶员的视觉环境。 由于这种环境分析，驾驶员将能够接收实时交通信息并预测各种事件。

在这方面，估计一辆自动驾驶汽车每年可以产生超过 300 TB 的数据。 将所有这些信息发送到远离其生成位置的服务器是低效的。 在这种情况下，必须尽可能靠近自动驾驶车辆执行操作。 道路安全延迟是显而易见的：必须实时、立即且毫不拖延地报告每起事件。

这无疑是边缘计算的巨大优势。 这项技术意味着数据处理更接近发出请求的用户(例如，他们不必从西班牙前往旧金山的服务器)，从而使整个过程更加高效和快速。

边缘计算在用于公司产品质量控制的机器学习模型中也非常有用。 在云的情况下，装配线上传感器收集的确定产品是否符合质量标准的信息必须传送到服务器进行分析，然后发回。 通过将此过程带到生产边缘，传感器会更加高效：它们只需要在怀疑产品生产不佳时发送有关产品的数据。

总之，边缘计算是一项由 5G 的到来推动的技术，该技术具有多种应用(质量控制、道路安全、视频游戏和医疗保健领域的虚拟现实)，需要对网络基础设施和数据分析工具进行投资。