IT架構的宏觀設計有著漫長的歷史，就像鐘擺一樣，從集中到分散，總是被新事物的出現所驅動。如今，雲計算驅動了一種集中化。與此同時，另一股強大的反補貼力量也在同時發揮作用：邊緣的數據生成。
從石油鑽塔到汽車，越來越多的數據正以驚人的速度在更多的地方被創造出來。事實上，世界上90%的數據都是在過去兩年內創建的。到明年，將有近40萬億千兆字節的數據，每個人在一秒鐘內產生1.7兆字節的數據。由於到2022年，連接設備的數量預計將增長140%，人們很快將進入一個擁有超過500億臺設備的世界，這些設備在任何時候都會產生真正的數據雪崩。
2017年，經濟學家聲稱數據取代石油成為世界上最寶貴的資源。然而當今有大量數據被處理成可操作的東西。對於源自邊緣的數據，預計會發生變化：預計到2025年，物聯網（IoT）部署的59％的數據將由邊緣計算處理。
邊緣處理數據的基本原理很簡單：時間成本（延遲）和傳輸成本（帶寬）。兩者都指向需要實時，隨處運行的數據處理。邊緣計算將變得至關重要，特別是隨著世界日益聯網，必須適應新的應用需求。
邊緣計算變得真實
這一切都導致了一個問題：如何使邊緣計算成為現實？答案是大規模部署一套新的特定基礎設施。
顯然，第一部分是邊緣物理計算元素的可用性。“邊緣”的地理位置和密度定義將因用例而異，但很多企業不太可能想要承擔這種成本和精力。相反，更大的可能性是，主要的服務提供商將把這個基礎設施作為其雲和邊緣策略的一部分進行實例化。
其中一個例子是AT＆T公司的CORD計劃（中央辦公室重新設計為數據中心），它已經成為其交付架構發展的基礎。相關地，主要雲計算廠商有關於邊緣數據中心擴建的聲音，作為其大規模集中式數據中心的補充。更進一步的是，蜂窩基站內的微型數據中心概念很快就會成為現實。
這些擴建對於它們的存在至關重要，但對於啟用分層體系結構的能力而言則至關重要。對延遲最敏感的用例將具有與設備非常接近的較小計算單元，並且這些計算單元可以反饋到可能位於邊緣數據中心的邊緣高速緩存或數據存儲。在許多情況下，集體邊緣計算和與之通信的設備將努力在本地處理數據，而無需將其發送到企業雲或遙遠的數據中心。這種技術在隱私法阻止跨境共享數據的地區特別有用。在其他情況下，低延遲數據處理將在沒有延遲的情況下在邊緣發生。
大規模數據
低延遲和大容量數據處理是實現邊緣計算的兩個關鍵因素。儘管當前面臨挑戰，但行業領導者應絕對採用邊緣計算，並確保將重點放在跨邊緣和多個服務提供商使用和處理數據的方式的標準化上。邊緣計算可以消除距離引起的延遲，並作為新一代戰略應用程序的推動者，同時也適應不斷髮展的IT基礎設施。最終，為了使邊緣變得遠程成功，它將需要適應大規模的流數據，這些數據來自各種類型的設備，並且能夠在分層邊緣緩存或數據存儲中處理存儲的數據。
令人振奮的消息是，現在存在所需的技術是硬件和軟件。最重要的是，企業開始通過新的原型邊緣應用程序展示創造力，旨在利用即將到來的邊緣計算技術中斷。早期的推動者將獲得新的業務增長，隨著邊緣計算成為主流，這將推動廣泛採用的爆炸式增長。
雖然雲計算一直是無線電波的主導，但推動邊緣計算的複合力一直是爆炸性的。技術成熟度和業務需求的結合使我們接近新一代基礎設施大規模可用性的臨界點。接下來的創新將帶來深遠的影響，推動幾乎所有行業的轉型。
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