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据IDC统计，到2020年将有超过500亿台终端和设备联网，海量数据的分析与存储对网络带宽提出了巨大的挑战，传统的系统已不能有效地传输、存储和使用这些数据，而边缘计算的诞生就是为了解决这一问题。
边缘计算是应对数据量增长的重要技术，是指在靠近数据源头或物联设备的网络边缘侧，融合网络(SDN、低延迟）、异构计算资源池（边缘云、计算服务器、ICT融合网关）、分布式存储、行业智能应用就近提供边缘智能服务等核心能力的开放计算平台。
面对海量设备无时无刻不在产生的数据，将数据传输到传统数据中心或云端实现数据分析和控制，显然不现实。因此，在设备侧构建智能计算平台，就能够为企业带来明显的成本优势和效率提升。
边缘计算建设首先要判定应用场景
当企业进行业务的数字化改造时，如何判定该构建云数据中心还是边缘计算网络呢？其中的关键就在于判定该项业务的类型：非实时、长周期数据、业务决策场景更适于数据中心或云，而边缘计算在实时性、短周期数据、本地决策等场景有不可替代的作用。
智能视频分析是边缘计算价值的完美示范，因为就近处理摄像头视频避免将大量数据传输到数据中心或云摄像头，可降低带宽成本，加快响应速度，也降低了视频受损或窃听的可能性。
边缘计算需要具备哪些能力或者特性？
无论是运营商边缘微机房、还是零售商店、学校建筑、政府机构和工业场所的物联网，它们有一个相同的现象：远离原始数据中心。因此，边缘计算的建设需要具备以下能力：
智能边缘计算：以云+边缘云+重点场景，实现IT、CT全生命周期管理，包括智能数据聚合与分析、智能控制边缘计算节点和设备等。
可扩展性、弹性：边缘计算的分布式特性意味需要提高弹性，减少网络负载，并且更易扩展。
边缘业务实时性：针对时延挑战，行业智能应用应在边缘实时推理提供即时响应和控制。
边缘应用智能化：在边缘侧引入行业智能应用，实现智能数据分析与业务控制处理能力，提升效率。
安全与隐私保护：安全跨越数据中心、云和边缘计算之间的纵深，需要实施端到端防护。
今天，边缘计算正与云计算协同互动，改变各行各业的信息化未来。而未来，我们的生活方式和工作模式都将因边缘计算彻底改变：红绿灯可以按照实时路况自动调整，出租车可能不再需要驾驶员，健康监测可能也不必非要去找医生……各行各业都将因为边缘计算为物联网注入的“催化剂”而获得加速。因此，边缘计算并不“边缘”，万物互联的智慧时代即将加速而来。
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