微软Edge 88版将彻底移除Flash Player

1. 边缘计算速度

在很多情况下，从技术上讲，数据可以从终端设备移动到云端，其中应用程序可以处理数据，然后将信息发送回去，以指示这些终端采取适当的措施，这可能在几秒钟内发生。

但是，对于某些用例而言，这可能还不够快，Accenture Labs公司董事总经理Teresa Tung说，这正是边缘计算发挥作用的地方，其位置邻近性可提供某些操作所需的更快速度。

Tung说：“你不会希望来回云端传输导致操作被延迟;你确实需要边缘计算。它可能要快几毫秒，对于某些决策而言，这种速度很有必要。”

她指出，事实上5G确实比4G和LTE网络传输数据更快-但是5G不会完全消除边缘计算在速度方面的优势，特别是随着5G的普及，企业在5G网络上增加流量和压力的时候。

2. AI和机器学习

边缘计算不会完全取代云计算资源，但是企业将使更多的AI和机器学习功能尽可能地靠近端点设备，以确保这些智能流程能够以所需的速度和可靠性运行。

例如，考虑一下如何在边缘利用AI来协助制造业。在制造过程中，传感器沿着装配线部署，它们可以直观地检查所制造的产品是否有缺陷，然后将检查数据发送到边缘设备，这些边缘设备可运行算法以识别产品是否有缺陷、确定缺陷的类型、选择解决问题的最佳方法，然后最终指示制造系统采取纠正措施。

Miklovic说，边缘计算使这些机器能够快速自行做出明智的决策。

他还提到自动刹车汽车作为边缘智能的例子。根据Miklovic的说法，在自动驾驶车辆的边缘计算设备中，嵌入的AI会处理本地生成的数据，然后利用分析得出的信息来决定何时停车，这些数据包括车辆行经路途中是否有物体、静止还是移动、车辆自身的行驶速度、该物体是否在减速以及速率如何。

Miklovic说，在工业和消费类设置中，边缘设备嵌入的AI工作原理与此类似。他补充说，随着时间的推移，智能系统将学会更有效地分析数据以确定采取何种行动。

例如，通过家庭运动检测器，基于AI的家庭安全系统可以学会区分房主和陌生人，而在重型设备上，基于AI的监视系统可以学会区分不需要采取任何行动的临时压力，以及可能导致灾难性故障的压力–如果不立即关闭系统。

3. 安全性

边缘计算的分散性质对于企业网络安全具有重要意义，因为数据和计算能力从其在核心数据中心的集中位置(无论是公共云还是私有云)分散到企业整个网络中的各个节点。

这种转变要求IT安全领导者以相应的方式扩展防御范围，以确保企业防御范围从中央数据中心通过网络扩展到边缘设备和端点本身。

PA Consulting公司AI和区块链专家Yannis Kalfoglou表示，边缘计算确实可帮助提高安全性。

根据Kalfoglou称，边缘计算可实现更高的安全性和灵活性，因为其分散的特性消除了单点故障中心点。安全团队可以切断受到攻击、破坏或遭泄漏的端点和边缘计算设备。

他说：“在边缘范例中，你只需要切断一个分枝-你不会丢失整棵树。数据泄露事故不可避免，但是如果发生泄漏事故，你可以通过切断边缘设备来缓解。”

Kalfoglou补充说，当企业采用真正的边缘范式时，他们可能会进一步提高其安全状况，他们在边缘保留更多数据，仅将有限的信息发送回核心。这样做，他们可限制攻击者成功入侵中央数据中心后挖掘的潜在价值。

他说：“在分布式环境中，基本没有类似蜂窝的东西。”他指出，企业可以通过加密、散列和其他措施将数据安全地保留在边缘上-此举还可以帮助企业满足要求法规要求—要求某些数据保留在特定的地理区域内。

但是，如果企业希望通过边缘部署获得此类安全性改进，则必须拥有强大的数据治理流程，该流程可以识别正在生成的什么数据以及这些数据应在何处处理、传输和存储。Kalfoglou说，这样的工作可以带来好处。

他补充说：“实际上，我已经将安全性视为部署边缘设备的动机之一。”

4. 边缘计算和云计算

企业正在边缘保留越来越多的数据，并且，随着他们设计更多利用该技术的用例，数据量还会增加。

Tung说：“在技术方面，我们看到趋势的变化。在过去的十年中，我们转向云技术，但是现在，我们又转向边缘。”

但边缘计算趋势并不会消除对云计算的需求-专家预计，企业将继续依靠公共云和私有云来获得某些功能。

Kalfoglou说：“如果没有定期与云端进行连接，那么边缘设备将无法实现完全自治。”

（编辑：通化站长网）

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