從中心向邊緣的轉變以及企業如何從中獲益

　　通過與Qualcomm和Andreesen Horowitz等公司技術領導人的探討，我發現越來越多的證據表明，新的變革即將發生。它帶來的影響將完全不亞于我們熟知的計算技術的革命性變革。如今，云是進行數據處理的主要框架。但是，當云計算走向終結時，會發生什么呢?您可能認為目前云計算尚未發揮全部潛力。在一定程度上，事實確實如此。但是，我相信物聯網的加速發展實際上會導致云回歸存儲數據以供參考的職能，而不是像目前一樣持續用于處理數據。

　　目前，網絡應用廣泛依賴于云服務。無論是進行Google搜索還是使用天氣應用，我們都需要在移動設備中輸入請求，然后將其發送到云端進行處理并傳回我們的設備。人為輸入加上云端處理就是當前的操作模式。但是，得益于物聯網的出現，節點和傳感器首次實現了在環境中自主收集大量現實世界信息?？梢詫o人機理解為擁有機翼的數據中心，制造機器人則是擁有手臂的數據中心。

　　隨著這種巨大邊緣能力達到限制：基于物聯網技術的本質，通過云傳輸大量數據變成了一項更具挑戰的任務。試想一下，今天的汽車大約有100個CPU。對于無人駕駛汽車，這個數字將上升到300到400，甚至更多。如果我們建立一個更加智能的交通系統，將成千上萬輛需要與基礎設施和通信中心通信的汽車連入其中，那么，最終我們會遇到巨大的分布式計算問題。即使能借助5G將信息傳輸到云端、進行處理并傳回，我們也會很快陷入無法再支持實時決策的境地。因為利用云仍會有所延遲，這對實時決策來說實在太慢了。

　　不久的將來，邊緣產生數據、中心處理數據的舊模式將無以為繼。計算將迅速轉向邊緣。事實上，IDC目前預測，到2021年，43%的物聯網計算將發生在邊緣。

　　那么這對于您的企業意味著什么?終端設備可能達到數萬億臺，圍繞其周的是全新的應用程序和業務模式。從中心向邊緣的轉變，對于那些在初期就潛心深入的企業來說，將是一個巨大的機會。例如，這種轉變將如何改變自動駕駛汽車中車主的投保方式?即時邊緣分析如何在微目標定位的目標客戶中為零售商帶來好處?隨著計算從中心轉向邊緣，全新收入機會和商業模式的數量將呈指數型增長。

　　正如信任一直是影響云服務接受度的限制因素，提供安全解決方案以保護物聯網系統邊緣的能力將成為影響這一新變革速度的限制因素。例如，智能家居設備是私人信息的熱點，可用于確定房屋是否無人;使用區塊鏈時會包含敏感的財務信息;還有自動駕駛汽車，如果被侵入，將會對社區產生實際威脅。因此，邊緣本身正在成為整體系統安全的第一道防線。

　　云將成為物聯網的教學和培訓中心。在這里，邊緣設備可以發展其模式識別技能，并進行高級機器學習。云將繼續存在，并為不苛求及時性的操作提供基礎。所以，從某種意義上說，云會以另外一種形式長存。

　　即將發生的變化和邊緣計算所帶來的巨大機遇，預示著技術的新時代已然到來。請將世界想象成一個分布式計算系統。為了引導這一變化，我們必須做好準備，以在邊緣提供專用處理。因為未來操作將發生于此：

　　• 在許多情況下，專用處理可以減少響應時間和網絡擁堵。

　　自動駕駛汽車將依賴實時處理，以便瞬間做出正確決定。

　　• 專用處理更能保護用戶的隱私，因為原始數據不會上傳到云端。

　　• 它也無需建立低效率和無響應的集中式云數據中心來處理顯著增長的數據收集量。

　　• 專用處理在設備級別將更加可靠。

　　我們還必須更加努力，以使分布式計算更加安全、可信。用于保護邊緣數據隱私和安全的組合式軟硬件安全工具是現成的，而現在必須通過設計，遵循安全和隱私原則，在系統級別上不斷鋪開。這樣一來，提供物聯網服務的企業就可以向數十億用戶發送信任信號，幫助他們享受邊緣計算的優勢。

　　變化正在進行。顛覆將再次發生。