许多人认为边缘计算是由物联网的新需求所驱动的，但边缘计算的意义远远大于物联网。

什么是边缘计算，为什么我们有这样的结论?为此，我们首先需要了解云和SaaS的发展方向。

现代SaaS和云需要更好的基础设施。由云提供的现代SaaS应用程序逐渐变得成熟，并且倾向于运行与底层公共云基础设施分离的真正微服务。在许多情况下，甚至连数据库也以分布式方式部署。

云已经被企业和终端用户大量采用，其中一个重要的原因是因为云的整体体验接近本地计算资源，同时云还承诺即时可用、按需付费。但是，随着应用程序分布在多个地区和多个云提供商之间，这种“本地计算”结构开始逐渐崩溃。这迫使开发人员重新考虑云中所有存在点的高可用性和安全策略。此外，随着应用的消耗并产生了大量的数据，开发人员不得不研究新方法来处理这些巨大的、潜在的分布式数据流。

应用程序利用动态内容的增长来提供卓越的终端用户体验，从而导致了分发瓶颈。传统的内容传递网络无法为动态内容带来有意义的增值，尤其是这些内容在被提供给终端用户之前需要实时处理。由于开发人员在端点上具有一定程度的计算权限(例如，在浏览器上下文中或在移动应用程序内)，因此创建框架是为了将更多的逻辑推送到端点上。在某些情况下，这种技术是可行的，但在涉及VR/AR用例时就会出现故障。在这种情况下，正确渲染体验所需的计算量远远高于电池供电设备所需的计算量。

边缘计算，或简称为“边缘”，可以通过将计算和数据移近用户，并个性化每个用户的需要来提供显著提高的吞吐量、更好的性能和实时体验。下面是一些例子：

• 确保所有的应用流量必须首先遍历边缘平台，只有绝对必须发送到云或数据中心的流量才会被转发。因此，开发人员可以显著减少应用程序的攻击面，这将减少入侵者对核心应用栈进行攻击的机会。
• 通过允许为边缘的每个终端用户生成动态内容，开发人员可以显著提高应用程序性能并提供更好的终端用户体验。
• 验证终端用户身份并在边缘实施API路由策略，使用最佳路径将合法的终端用户流量路由到正确的云环境，从而使边缘成为支持多区域、多云应用的理想平台。
• 开发人员可以通过在区域边缘摄取数据，轻松制定符合当地合规性和隐私法规的数据处理模型，例如NIST CSF，SOC2和GDPR。
• 最后，通过将基础设施局部的“感知”与应用程序逻辑分离开来，开发人员可以实现云所承诺的愿景：真正的弹性和按需计算，同时为终端用户提供现代的、实时的、高性能和智能化的个性化体验。

许多行业分析师和技术专家一直将物联网作为边缘计算的主要驱动力。这是很有意义的，因为数十亿的东西需要与附近的边缘计算资源进行交互。当你考虑到一个“东西”不仅仅是一个传感器，而是一辆汽车、一架无人机，甚至是一部手机时，你就会明白为什么我们要想办法超越物联网的边缘。

随着数据雪崩，预测到2025年，全球数据将增长10倍，达到163 Zettabytes。将计算和数据移动到更接近用户的位置是有必要的。反过来，这将导致出现许多不同的边缘计算“平台”：无线边缘、移动边缘、建筑边缘。物联网优势也是如此。

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