全球市場正處於歷史上最大的技術變革時期，人工智能（AI），機器學習和自動化幾乎與生活的各個方面交織在一起。但是，這些進步需要大量的數據採集，管理，分析和傳輸功能，現在正在部署的第五代無線技術（5G），對於這些功能的實現至關重要。
5G帶來大量應用
5G技術的出現有望促進世界使用網絡和數據處理方式的根本轉變。希捷《邊緣數據》的數據顯示，明天的5G網絡將具有每秒10GB的峰值數據速率，並將端到端延遲提高5毫秒以上。由於5G的速度和邊緣的更大帶寬，它將釋放物聯網（IoT）的強大功能，使每平方公里能夠達到超過一百萬的設備連接。
5G網絡功能的增強將為幾乎每個行業（從銀行業，金融業到農業和製造業）提供全新的IoT功能。
但是，5G網絡邊緣的數據爆炸將帶來挑戰。
以更快的速度獲得更多數據會帶來機遇和挑戰
希捷增長垂直行業高級總監Rags Srinivasan表示："由於傳輸速度和帶寬的巨大增長，我們部署的數據採集或數據生產設備的數量可以大大增加。" 現在，任何東西都可以連接互聯網併發送數據。在一臺特定的機器上，實際上我們可以有成千上萬個傳感器在邊緣執行功能。此外，如今的傳感器提供了非常詳細的數據，就像您的智能手機攝像頭可以捕獲更多數據一樣。"
來自連接5G的設備的數據激增，最終將需要使用更靠近數據源的數據處理解決方案。新的IT基礎架構將數據從被動轉換為主動。邊緣計算可以在收集數據的地方或附近，而不是在雲服務器上處理數據，因此可以更快地提供分析和答案，以便立即做出決策並解決問題。
" 5G使我們能夠捕獲併發送更多數據到AI算法，可以在其中快速找到價值的地方，這是一件很了不起的事情。但這也帶來了問題。" Srinivasan說。"以前，沒有5G，我無法傳輸來自多個傳感器的數據。現在，5G將實現海量數據負載。但是在我們可以從數據中獲取價值之前，我們必須擁有一個能夠管理該數據的IT基礎架構，從而能夠有效地使用和操作該數據，從端點到最終對其進行深度處理。 "
換句話說，快速5G數據傳輸和邊緣數據分析的目的是從數據中獲取價值。但是，如果該基礎結構並非旨在預測這種數據的增長，並且考慮到這些邊緣應用程序的需求，則可用的龐大數據可能會輕易淹沒IT基礎結構處理和分析該數據的能力。
每個行業的業務領導者都需要了解邊緣的 5G和數據將如何帶來新的機遇，以及必須如何設計新的IT基礎架構來應對迅速增長的帶寬和數據集。
5G在各個領域帶來巨大的潛在利益
對於使用依賴於物聯網連接設備的應用程序的消費者和企業而言，5G的影響將顯而易見。例如，更快的機器對機器通信將為管理人員提供無處不在的流式視頻，可以幫助人們進行以前無法進行的分析。同樣，5G將使智能醫療設備能夠快速分析來自多個來源的大量患者數據。
消費者將受益於5G革命帶來的增強娛樂選擇。例如，隨著數據處理限制的增加，虛擬現實（VR）耳機將變得更加現實，邊緣計算有助於減少流式娛樂的等待時間和延遲時間。
5G的業務應用範圍從增強的物流（例如，更省油的自動駕駛卡車）到更強大的視頻會議連接。企業和消費者也將受益於支持5G的下一代智慧城市。例如，機器對機器的通信將有助於自動優化用電量，更好地協調路燈並改善交通流量。
先進製造是 5G具有改善運營和生產力潛力的關鍵案例。藉助AI，機器學習和IoT，自主機器將能夠自我診斷問題，減少錯誤並增加輸出。
為了加快數據處理速度，請將其移近邊緣
5G的增長將促進IT基礎架構的發展，以適應互聯設備和生成數據的增長。積極應對當前的基礎設施侷限性並預測未來的需求，對於幫助實現諸如安全無人駕駛汽車，智能農場和AI驅動的製造等先進技術的承諾至關重要。
隨著雲，物聯網設備，核心數據中心和網絡系統開始與5G融合，邊緣數據處理將為當今的設備/雲網絡限制問題提供即刻解決方案。
5G網絡
由於邊緣處或邊緣數據處理儘可能接近端點數據源（例如，智能手機，傳感器，交通攝像頭和物聯網設備）進行處理，因此其處理信息的速度比將數據首先傳輸到終端時要快得多。核心數據中心或雲服務器場。藉助5G，只需幾毫秒即可將數據返回到端點，這將使組織或設備做出更快的決策。
例如，在農場中，數據不斷從諸如灌溉系統，農作物監測設備和天氣檢測站之類的端點流入。與在邊緣處的數據，所有的這些信息無縫地流入附近遠程服務器（在農場本身，潛在地）進行處理和分析。例如，邊緣服務器可以位於穀倉中，該穀倉也可以連接到中央雲處理器。發生在邊緣（在這種情況下為穀倉）的計算使農民能夠實時響應各種因素，例如天氣和作物狀況的變化。這意味著可以在數分鐘而不是數小時、數天或數週的時間內做出操作決策。
好的數據：幫助農業養活世界
農業是一個特別重要的行業，它將受益於5G和邊緣計算。邊緣設備和新數據中心式基礎設施的開發，即使是在偏遠的農村環境中，也可以在野外進行強大的數據處理，使農民能夠從設備和監控設備收集和分析實時數據，從而優化農場操作和安全。
例如，無人機可以自動部署到需要的農場區域，而田間的傳感器則有助於檢測並提供有害生物侵擾的預警。這些相同的無人駕駛飛機還可能能夠在現場移動時收集數據，並通過5G將信息傳輸回現場的本地邊緣處理器。
Srinivasan表示："我認為農業中數據和人工智能的使用正在增加，這是一個可以很好地利用數據的明顯案例。" "農業是為了養活世界。長期以來，這個行業每年都要依靠氣候來制定決策。現在，您可以通過土壤傳感器，溫度傳感器等做出即時決策。可以使用無處不在的無人機捕獲比以往更多的可視信息，幫助農民考慮資源利用或確定他們以前從未遇到過的農作物侵擾，從而使他們能夠採取行動並提高產量。"
"最重要的是，請考慮何時加入AI，" Srinivasan強調。"一直活躍在現場的傳感器將使AI能夠考慮我們甚至不需要的數據，然後考慮這些數據的後果。農民可以獲得他們以前根本想不到的事。例如，通過使用深度學習模型查看農作物的視覺模式，您可能會發現一種真菌侵擾的模式，而您用其他任何方式都不會發現這種模式。"
此外，Srinivasan指出，在一個邊緣站點上學到的任何東西都可以在其他利益相關者運營的多個站點之間共享。通過將學習內容擴展到這些站點，併合並所有站點的數據以創建更全面的數據模型，該模型可以更準確地定義和解決所有面臨的問題，從而使人受益。
他繼續說："以農作物侵染為例，如果您有來自多個站點的數據，這些站點遭受相似的侵擾，但是在不同的情況下，您可能能夠發現使用原因無法識別的原因。僅來自單個服務器場的數據。侵染可能部分是由於風勢引起的，或者田間面積的不同可能會影響侵染的程度。在多個站點之間共享數據可以推動指數學習，並帶來指數級收益增長。"
自動駕駛汽車可以挽救生命並節省能源
汽車行業也有望從5G中受益。由於具有將汽車與智能交通導航網格，其他汽車以及移動，智能家居和眾多其他聯網設備鏈接的潛力，到2020年，自動駕駛技術的價值可能高達950億美元。它還需要在邊緣功能上對數據進行大量投資來處理數據負載。實際上，單個智能自動駕駛汽車可能會產生相當於3,000個智能手機的數據量。這是在添加來自交通生態系統中其他端點（如交通信號燈）的信息之前。
自動駕駛
為了確保高效的自動運輸，邊緣數據也將在處理信息中扮演重要角色，以便將運載工具定向到最有效的路線。它還可以幫助自動駕駛卡車避免事故並自動調節速度以減少燃油消耗，從而提高安全性。
"我認為自動駕駛汽車不僅是一件很酷的事情，" Srinivasan說。"能夠挽救生命。這也與提高生產力有關。顯然，今天，我們開車時不能玩手機，不能發消息！但是，當無人駕駛汽車真正問世時，您可以真正地通過電子郵件，報告或任何您需要做的事情積極地進行交流，並且無需專心致志。
他指出："如今，全自動駕駛汽車的操作仍處於測試和開發階段，我們今天看到的在車輛上行駛的所有操作都還不依賴於5G的帶寬和速度。" "汽車收集其數據，並將其存儲在汽車內部的存儲模塊中。該模塊隨後進入開發實驗室，工程師將其取出，然後處理數據。但是幾年後，當您在街上看到無人駕駛汽車時，5G將成為其全部功能的關鍵推動因素。"
這些行業只是能夠利用5G為企業和消費者帶來的廣泛好處的眾多行業中的幾個。對於IT架構師，網絡，電信和企業而言，挑戰將是學習如何利用海量且始終在線的數據流來制定更好的業務決策。
為邊緣做好5G準備
隨著5G的快速增長，基礎設施公司現在正在計劃對新興邊緣技術進行大規模投資。超過一半的電信業高管表示，物聯網是大數據分析（42％），自動化（31％）和寬帶訪問（29％）的2019年最高技術投資重點。隨著這種新格局的發展，我們將看到各個部門的創新型組織在邊緣策略上實施數據，同時結合基礎架構增強功能，以減少數據延遲並優化IoT數據源的使用。
對於任何CIO或數據中心經理而言，好消息是5G數據爆炸不會一overnight而就。儘管如此，邊緣對有用數據分析的需求不斷增長，再加上網絡，端點設備，通信塔和其他5G基礎設施組件的發展，將逐漸造成5G數據海嘯。根據Gartner的報告，雖然2019年是轉型和基礎設施發展的一年，但計算的日子即將到來。
5G實現多連接
IT架構師必須計劃以5G速度運行的邊緣基礎架構
技術決策者需要考慮今天的明天邊緣計算解決方案。麥肯錫預測，到2025年，所有電信網絡基礎設施支出的三分之一將專門用於邊緣技術的小型蜂窩數據。例如，啟動數據中心設計師EdgeMicro處於數據浪潮的前面，在關鍵端點（如蜂窩塔）及其周圍投資了30多個緊湊型數據中心。
幾乎每個行業領域的公司都需要將工作重點放在首先將5G集成到支持本質上對時間敏感的數據和流程的IT基礎架構中。這是邊緣數據和5G可以增加最即時價值的地方。
IT領導者還應該精確，明確地確定哪種數據類型對其組織最有價值，以便相應地配置其技術堆棧和策略。重要的是要知道他們可以從系統中過濾出哪些數據，以減少邊緣系統和核心繫統必須處理的數據量。
當涉及到設計IT基礎架構的技術專家時，Srinivasan強調必須考慮到簡單性和可用性來進行思考和規劃，以便最有效地滿足這些社會和業務需求。
" IT基礎設施仍然很複雜，" Srinivasan說。"我們需要使技術更簡單，更輕鬆，無摩擦地被採用。我們需要使所有連接管道，基礎架構和平臺更易於使用。這就是第一大障礙-複雜性。無論我們是在邊緣實現關鍵的安全性，開發AI軟件堆棧，還是定義新傳感器如何跨智能電網集成，我們都需要盡力消除，減少，消除系統中的所有複雜性。"
他解釋說："企業主只是想解決他們面前的業務問題。" "當首席運營官致電她的工廠負責人時，她將告訴他們'將效率提高20％，將投資需求減少20％。' 她沒有告訴他們"讓AI發揮作用並將其集成到該系統中"。她正在尋找業務解決方案，而不是技術解決方案。因此，我們需要使技術透明並幫助提供業務解決方案。作為生態系統，這是我們的責任，這是我們所有致力於快速解決這一需求的技術創新者的責任。"
未來的發展
最後，至關重要的是，IT領導者必須與運營，財務和其他部門協同工作，以確保管理和使用5G允許的海量數據的凝聚戰略。公司現在需要做好準備，以與其核心使命和戰略相一致的方式來有效處理5G數據衝擊。
5G的優勢有助於實現從自動患者監測和實時農作物檢測到自動駕駛汽車和機器人制造等一系列服務。但是，要真正實現5G的承諾，在投資新技術時，邊緣數據必須處於前沿和中心位置。
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