边缘计算是一种尖端技术，正改变着数字化网络生态系统的数据处理方式。但边缘计算到底是什么，又为什么如此重要呢？事实上，边缘计算让处理能力更接近数据源，而不是将数据发送到集中位置进行处理。随着物联网设备的普及和全球互联的增强，数据量急剧增加，边缘计算可有效应对数据处理和分析需求，将成为塑造未来的重要技术之一。本文将为您介绍边缘计算的概念、优势及一些行业实际应用示例。
什么是边缘计算？
边缘计算让处理能力靠近数据源，而不是将数据发送到集中位置处理，即：数据可以被实时处理，无需连接高速互联网。边缘计算的重要性主要源于物联网设备的广泛应用，由于这些设备生成的数据量巨大，传统的方式，也就是将所有数据发送到中心位置进行处理的方式不切实际。而边缘计算则可以更快、更有效地处理数据，从而带来更好的实时决策，提供更优越的性能。
边缘计算采用小型、低功耗的“边缘设备”，也就是靠近数据源位置并连接到网络的设备，边缘设备能够相互通信，还能连接云。当数据生成时，边缘设备先进行实时处理，将处理好的数据发送到云进行下一步分析。这样要快得多，因为如果将所有数据发送到云进行处理，需要耗费更多时间，以及大量带宽。边缘计算不会取代云计算，只是在离数据源更近的地方进行数据处理和数据存储。边缘计算和云计算的结合可以形成一个无缝的混合计算环境，充分发挥各自的优势，以适应不同的应用需求。
多接入边缘计算（MEC）是边缘计算在无线通信网络中的一种特定实现，如4G或5G。多接入边缘计算专注于在基站或接入点部署边缘计算能力，提高网络性能，并向无线通信用户提供低延迟服务。
MEC在医疗保健、交通和智慧城市等多个行业发挥着越来越重要的作用。MEC可以实时监控视频并进行分析、可以提供低延迟的分析服务，还可以提供智能自主物流，推动了边缘计算技术在不同领域的广泛应用。
边缘计算带来的益处？
1. 减少延迟：边缘计算在数据源附近处理数据，可明显缩短数据传输到云端所需的时间。数据的计算和分析在数据生成的地方进行本地处理，而不是被发送到中央数据中心处理，这就意味着可以实时处理数据，避免将数据传输到中央数据中心，减少了数据传输所带来的延迟。边缘计算可满足依赖实时数据分析的行业需求（比如医疗、金融等），同时也可满足需要实时数据处理的行业需求（比如自动驾驶汽车和工业自动化等）。
2. 增强安全性：敏感数据在本地处理和存储，而不是发送到易受攻击的数据中心，降低数据泄漏和网络攻击的风险。
3. 降低成本：减少网络和云传输的数据量，帮助企业降低网络堵塞和带宽成本。边缘计算这项强大的技术可以提高数据处理能力。
总之，边缘计算通过安全减少带宽使用和延迟，来优化Web应用程序和连接设备，是一项尖端技术，能带来许多益处，影响了IT/OT系统架构对安全性和可持续性的要求。
▎边缘计算对安全性的影响
安全性对边缘计算来说不容忽视。随着越来越多的设备连接到互联网，网络攻击的风险显著增加，企业必须高度重视网络安全问题。边缘计算可以将处理移至源头附近，减轻网络基础设施压力，提高安全性，这种不集中处理数据的方式可以减少通过互联网传输的数据量，这种本地处理可有效缓解一些风险。
要实施边缘计算，就要采取相关措施确保边缘设备和网络安全，如加密、访问控制以及定期更新软件和固件；制定应对安全事件的计划；定期测试并评估边缘计算系统的安全性等。采取这些措施，企业可以将网络安全风险降至最低，还能运用边缘计算提高效率并取得更好的业务成果。
▎边缘计算对可持续性的影响
边缘计算助力增强各行业的可持续性。将计算资源置于数据源附近，在网络边缘处理数据，减少向集中式云服务器传输大量数据的需求。提升可持续性的方式包括：
1. 能源效率：
本地化数据处理，减少远距离数据传输需求，可以降低数据传输过程中的能源消耗，碳排放更低，能源使用频率降低。
2. 减少延迟：
在源头附近处理数据可以减少延迟，实现实时决策。减少延迟对智能电网、自动驾驶汽车和工业物联网等需要实时响应的应用意义重大。运营优化，响应时间快速，既节约了能源，又提高了效率。
3. 增强带宽管理：
本地处理和存储数据可以缓解网络拥塞，减少带宽需求，防止网络瓶颈，减少对网络基础设施扩展的需求，从而降低与网络操作相关的能源消耗。
4. 资源优化：
在网络边缘分布式计算资源，更有效地使用资源。边缘设备可以本地处理数据，无需过度依赖集中式云服务器，降低了对云资源的整体需求，可以节约能源和优化资源分配。
5. 降低数据隐私泄露风险：
在边缘进行数据处理和分析，减少发送敏感数据到云端的需求，减少与数据存储和传输相关的隐私泄露和合规问题。
边缘计算可助力企业提高运营效率、加快响应时间、降低能源消耗、优化资源并解决数据隐私问题，助力增强企业可持续性，为未来的业务可持续发展做出贡献。
边缘计算的行业应用
边缘计算靠近数据源的处理方式，对汽车、医疗保健和制造业等许多行业有广泛影响。
▎边缘计算在汽车行业的应用
在汽车行业，边缘计算直接影响到车辆功能，这种创新形式的应用能够增强响应速度并提高安全性。
实时车辆监控：
汽车制造商能够实时捕获和分析多种车辆传感器的数据，通过这种实时监控主动维护，提高车辆性能。例如，边缘设备可以处理发动机传感器的数据，及时识别潜在问题，向驾驶员或维护团队发送警报，确保维修及时，避免车辆故障。
自动驾驶：
自动驾驶车辆行驶时需要实时收集和处理有关交通、行人、道路标志和红绿灯的数据。由于自动驾驶车辆需要在紧急情况下快速做出决策，如迅速停车以躲避事故，传统的将数据传输到云端进行处理的方式会导致延迟。在车辆周围部署边缘计算节点，实时处理车辆上的物联网传感器产生的数据，避免事故。自动驾驶汽车可以在不完全依赖云处理的情况下做出实时决策。
智能交通管理：
边缘计算可用于分析交通模式并实时优化路线。通过在车辆或路边基础设施中安装一系列边缘设备，用智能算法在本地处理和分析这些数据。驾驶员可以通过实时的交通信息避开拥堵和有安全隐患的路线，可以增强整体交通流畅度，减少通勤时间。
▎边缘计算在医疗保健行业的应用
使用边缘计算，医疗保健行业可以提供更快、更高效、更个性化的护理，包括：
远程患者监测：
边缘计算允许在边缘设备上实时监测患者的生命体征和健康数据，边缘设备可以是可穿戴传感器或连接的医疗设备，使医生能够对患者状况的任何变化迅速作出响应。这使医疗提供者能够及时了解患者状况并在必要时进行即时干预。
远程医疗和远程健康服务：
边缘计算可以通过在数据源附近处理数据来增强远程医疗服务，降低延迟，加速对医学图像或视频咨询的分析。这使医生能够以最小延迟提供远程护理，提高患者体验和医疗结果。
紧急响应系统：
边缘计算通过实时处理可穿戴设备或智能传感器的数据来支持紧急响应系统。更快地检测生命体征的变化并更快速地对紧急情况做出响应。
▎边缘计算在制造业的应用
使用边缘计算，制造商可以提高操作灵活性，降低成本，并提高制造过程的整体效率和质量。三个相关示例包括：
预测性维护：制造商能实时监控并分析厂内机器和设备。部署边缘设备和传感器，可以在本地收集和处理数据，迅速检测到异常和潜在故障，有助于制造商提前识别维护需求，避免因未计划的设备停机而产生不必要损失，提高整体运营效率。
质量控制和检查：实时分析生产数据保证产品质量，识别并确定产品或服务与预先设定标准之间存在的差异或缺陷。高速摄像机和传感器可以高频率捕获图像或测量参数，允许在网络边缘迅速进行分析并做出决策，制造商能够迅速介入，最小化产品浪费，灵活地应对生产中的问题，提高整体生产效率并确保产品质量符合标准。
内部物流优化：优化库存管理和物料流动。在仓库和分销中心部署边缘设备，可以实现在本地实时分析库存水平、需求模式和运输指标数据，并通过无人驾驶运输系统自主交付到生产线。这样，制造商可以提高订单履行效率，增强适应能力并提高响应速度。
边缘计算在制造领域应用潜力巨大，让制造商可以更快做出决策，提高整体供应链的响应能力和产品可视化水平。边缘计算不断发展，未来预计会出现更多边缘计算应用，实时响应和更快的决策速度也为构建更智能的数字生态系统、整合智能服务提供了支持。
边缘计算：重塑集成格局的强大引擎
集成平台供应商也因为边缘计算的兴起而面临着重重挑战，比如将功能移到更靠近边缘设备的位置。确保在边缘设备和其他端点之间可以集成多个来源的数据，并能有效地进行数据治理，涉及几个重要方面，包括：
连通性：虽然在本地处理数据，但边缘计算设备也可以连接到云端进行分析、存储和协作。有了集成平台，边缘计算设备和云服务可以实现安全高效地集成，形成混合计算环境。
集成：边缘设备执行复杂的数据处理任务，如实时分析、AI推理或复杂事件处理，为实现这些本地处理功能需要在节点内实现高效的数据集成。
监控：边缘计算设备从各方来源收集数据，如传感器、物联网设备或本地应用。预处理、过滤、高效监控数据，确保从多个源头收集的数据在集成和分析过程中保持一致，高效监控对数据的监测和分析几乎可以实时进行。
在当今高度互联的世界，确保数据流的顺畅、数据的集成、同步的边缘计算变得尤为重要。为此，SEEBURGER正积极探索新的技术和解决方案，在边缘计算、雾计算和云系统服务中作为集成媒介帮助企业实现更智能和无缝的业务流程。
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