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近年来，云计算服务带动新一波数字转型与创新需求，公有云厂商更是扮演着市场前锋的角色。
随着各项应用全面智能化的趋势，从云计算延伸至边缘计算的技术整合与生态串联反而成为市场短板，因此云计算厂商纷纷将触角伸向至边缘计算市场。
今天，数据的重要性正带动企业对于数字转型的庞大需求，但大量数据却为既有信息系统架构带来沉重负担。
云计算趁势而起，从云存储、传输到运算，全面翻新企业的营运思维，造就云计算厂商在近几年的亮眼成绩，以Amazon、Microsoft、Google、IBM、阿里云表现最为突出。
然而，随着云计算厂商的市场话语权与市场驱动力突飞猛进，竞争态势也越趋激烈。
当云计算服务逐渐成为企业营运根基，规模化和成本考虑开始浮现，厂商在导入云计算架构时势必进行层层考虑，包含稳定度、成本效益、扩展性、永续经营等皆然，迫使云计算厂商进入杀价竞争和功能完整度的较劲。
除此之外，物联网的崛起，让多元开发需求如雨后春笋般快速增加，云计算用户现在不仅要将系统上云端，还要求利用云计算进行多样化的物联网应用开发与测试，进一步优化开发成本和快速上线的能力。
靠近数据源才能掌握需求并创建商机
云计算与边缘计算的关系，简单来说就是云计算把握整体，边缘计算专注局部，将数据的处理、应用程序的运行、功能服务的实现，由中心服务器下放到网络边缘的节点上，边缘计算靠近终端的特性体现在它实时处理的优势，直接对终端设备的数据进行过滤和分析，从而更快响应。
边缘节点在更接近需求的位置进行数据处理，在降低时延的同时也减少了从设备到云端的数据传输成本，减缓了海量数据对网络流量造成的压力，因此云计算+边缘计算的组合使用，成本只有单独使用云计算的39%，真正做到节能省时两不误。
Gartner曾表示，边缘计算将成为具有巨大颠覆性潜力的战略技术。
预测显示，2021年40%的大型企业的项目会纳入边缘计算原则，而在前几年只有不到1%的企业会实施。边缘计算将成为所有数字业务的必要需求。
现在数据量正在爆发式增长，物联网系统厂商如何高效地处理海量的数据一直是一个难题，云计算模式现在已不能完全满足万物互联的需要，从而衍生出来边缘计算概念成为新的趋势。
面对既有业务的价格竞争与新兴的复杂多元需求，云计算厂商开始延伸既有业务，朝向物联网平台与边缘运算领域扩展。
现阶段，各大云计算厂商多已建立自家物联网平台与边缘运算软件，如Amazon的AWS IoT Core、AWSGreengrass，Microsoft的Azure IoTSolutions、Azure IoT Edge等。
云计算厂商通过先行创建平台生态、建置完善架构与功能，以及相对应开发工具给予用户，逐步往边缘计算靠拢，试图在已掌握的云计算优势上，建立更全面的云到端解决方案。
过往云计算厂商仅能单方面的收集既有数据，之后再进行应用分析，尽管云计算厂商掌握数据却相对被动，加上数据量庞大又杂乱，后续应用分析反而耗时耗力。
然而，当云计算厂商建构起云端至边缘端的开发工具与生态圈后，便能反被动为主动，云计算厂商开始能透过软件与各项API，协助边缘计算厂商能够在同一架构之下，更加全面地掌握自家传感器、终端设备、网关等更加靠近数据源的各方节点。
此外，边缘计算的提升也给予厂商将人工智能、机器学习等技术部署于边缘计算机会，透过各式算法来协助各个垂直领域的升级，透过 结合云运算、边缘运算与专业领域知识来实现如自动化、自主训练、自主优化的正向循环，而这也代表云计算厂商与边缘计算厂商未来将逐步共同创建新形态运营模式，实现真正创新转型的目标。
未来五年，云计算与边缘计算将出现趋势
1、物联网产生的数据量会继续增加
物联网(IoT)已经改变了公司的运营、产生和共享终端数据的方式。进入2021年，组织将继续向物联网领域迈进，以增强他们设备的的智能化和自动化。
正在考虑物联网或已经推出物联网的企业将继续看到边缘计算的新影响和发展(更智能，更快速，更受支持)，不要害怕新技术进入市场——该行业发展迅速，新的平台被采用的速度将比过去更快。
2、高带宽预算将转换为边缘计算预算
云的大规模采用导致了带宽问题。由于越来越多的流程和应用程序托管在Azure、AWS或Rackspace等云平台中，这些提供商发送和接收云数据时所需的带宽成本也越来越高。
并且随着将更多应用程序和数据迁移到云中以降低资本支出，IT经理们更加深刻的感受到这种影响。这是许多云平台利用的问题。
对于边缘计算平台，数据聚合和处理的大部分就发生在边缘，这意味着很大一部分数据实际上并没有被传递到云上，只有经过处理的结果才需要发回云端。
因此客户可以通过将其大部分数据处理转换为本地计算来降低带宽成本。
这种操作可以减少大数据的传递，将更多的计算放在边缘，降低IT预算成本，并获得比节省带宽更多的好处。
3、人工智能将继续推动业务发展
人工智能已经席卷全球各地的企业，带来技术进步的同时并为企业提供竞争优势。事实上，人工智能通常依赖于云，并且以云计算能力为后盾。
这种趋势正在向主机人工智能的边缘转移，使其具备实时学习和提供高效结果的能力。
因为对边缘计算而言，数据不一定要冒着延迟或数据包丢失的风险，到数据中心去处理，从而提高了AI平台本身的性能。
希望将AI纳入其业务的企业领导者首先要分析他们的目标，确定这一点将有助于引导他们了解哪些技术并为他们提供最好的服务。
4、微服务将促进边缘发展
随着微服务的兴起，企业需要更加灵活和敏捷的网络。微服务简化了将业务规则，流程或策略推送到各个离散包的过程，从而简化了扩展能力。
它们还可以轻松快速部署新服务并与其他平台集成。
微服务可以坐在边缘，支持物联网平台，这样它们占用的空间更小，并尽可能少地使用计算资源，这意味着物联网平台可以以闪电般的速度运行。
这一优势已不再停留于概念验证阶段，它已进入主流应用领域，并且预计将以41%的复合年增长率增长。
企业正在采用边缘策略改善他们的运营并为其网络带来实时性能。
从智能手机到可穿戴设备，从医疗到汽车以及工业制造，边缘计算正在上演一个又一个行业传奇。
未来，针对边缘计算展开的测试和验证会越来越多，边缘计算所面对的市场规模也将越来越大，我们相信，它会让终端成为更智慧的存在，会让数字世界更加精彩。
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