速度的提高和延遲的減少是使5G和邊緣計算的結(jié)合在當今大受歡迎的主要原因。但到目前為止，只有不到五分之一的企業(yè)完全接受了邊緣計算，隨著5G技術(shù)的連接，計算的未來顯然正在走向邊緣。

據(jù)報告顯示，在接受調(diào)查的390家企業(yè)中，有17%的企業(yè)已經(jīng)在邊緣計算領域取得了重大進展。這一方向有明顯的變化，邊緣計算正在改變現(xiàn)有的計算架構(gòu)和網(wǎng)絡流量，涉及協(xié)作人工智能、通信技術(shù)、深度學習、大數(shù)據(jù)和5G。

邊緣計算具有去中心化的計算框架，使計算更接近最終用戶/設備，因此需要實時數(shù)據(jù)的業(yè)務不會出現(xiàn)延遲問題。

采用邊緣和5G的主要因素可以切換到不同的計算模式以獲得快速響應、成本效益、數(shù)據(jù)隱私和可靠性。

云計算是一種高度利用的方法，存在延遲問題，特別是隨著數(shù)據(jù)的增長。大多數(shù)人認為云計算在高數(shù)據(jù)量下是不切實際的。隨著物聯(lián)網(wǎng)設備使用的指數(shù)級增長，數(shù)據(jù)量進一步增加，使得云計算變得不切實際。在這種情況下，邊緣計算處理大量數(shù)據(jù)更可靠。

即使采用邊緣計算，企業(yè)也可能遇到數(shù)據(jù)管理復雜性、網(wǎng)絡安全風險和擴展復雜性等主要挑戰(zhàn)。其他挑戰(zhàn)包括維護問題、速度瓶頸、帶寬限制、邊緣中心的大量數(shù)據(jù)積累、連接性問題、利用邊緣計算投資、生命周期管理問題以及為確定企業(yè)的所有用例。

邊緣的大量數(shù)據(jù)積累也帶來了挑戰(zhàn)。約有三分之一的受訪者對邊緣中心大量數(shù)據(jù)積累的管理表示擔憂。雖然邊緣基礎設施可以幫助減少云端的數(shù)據(jù)量，但由于硬件和軟件的限制，數(shù)據(jù)有可能在邊緣節(jié)點上積累。

該調(diào)查的作者得出結(jié)論，邊緣計算為數(shù)據(jù)分析、機器學習和安全問題帶來了新的機會，從而帶來了更高效的操作。此外，他們預測，未來邊緣計算成本將會降低，5G技術(shù)將嚴重依賴它來提高速度并減少實時數(shù)據(jù)處理所需的延遲。

邊緣計算仍處于早期階段。只有少數(shù)企業(yè)采用了這項技術(shù)。然而，在未來的時代，邊緣計算有望在各個領域擁有廣泛的應用范圍。72%的受訪者預計，邊緣計算成本將在未來下降。

邊緣計算是一種具有成本效益的計算系統(tǒng)，采用邊緣計算肯定會花費大量的安裝基礎設施。然而，從長遠來看，成本是會得到補償?shù)摹?/p>

報告發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)高管預計5G技術(shù)將嚴重依賴邊緣計算。對于需要實時處理的5G驅(qū)動應用，數(shù)據(jù)處理必須具有可以忽略不計的延遲優(yōu)勢，隨著5G的增長，邊緣計算預計將增長更快。速度的提高和延遲的減少是使5G和邊緣計算結(jié)合大受歡迎的主要原因。