根据新的IDC支出指南，到2024年，全球在边缘计算上的支出将达到2500亿美元。服务将占所有支出的近一半(46.2%)，其次是硬件，占32.2%，在边缘计算上占21.6%。相关软件。

　　再往前看，Gartner估计，到2025年，将在传统集中式数据中心和云之外的边缘处理75%的数据，而目前这一比例还不到10%。

　　如果这些统计数据能说明问题，那么边缘计算将可能在改善客户体验方面发挥巨大作用，并且不仅会改变营销领域，而且还会改变制造业，安全性，医疗保健和零售领域的竞争环境。

　　定义边缘计算边缘计算是指将计算资源放置在更靠近设备或用户的位置，换句话说，位于网络边缘的系统。通常，系统会连接到距离用户或设备一定距离的云服务。通过将数据处理移到边缘，减少了等待时间，现在大多数数据在用户或设备附近进行处理。

　　潜在的应用包括自动驾驶汽车，增强现实(AR)，店内个性化营销，人工智能(AI)，大数据分析，制造和IoT设备。

　　这是一个示例，其中边缘计算用于使计算能力和数据更接近消费者，并通过AR和VR创造沉浸式购物体验。

　　“基于AR和VR的购物体验就是使用边缘计算的示例。结合5G和移动云边缘，数据处理将更靠近消费者，而不是基于远程云的数据中心。” Janakiram&Associates的分析师。

　　精益数据处理，雾节点和云如何协同工作对于不依赖低延迟的应用程序(例如SaaS)，云计算效果很好。对于那些需要低延迟的应用程序(例如IoT设备)，在靠近设备本身的位置分析数据更为有效。Genpact技术解决方案负责人Rohinee Mohindroo表示，这种实时功能必须是相关且可靠的。

　　她说：“边缘计算使用精益数据处理来在边缘做出最相关的决策，然后使用雾和云服务来提高可靠性。”

　　雾计算使云距离创建和处理来自IoT设备的数据的事物更近。物理雾设备(称为雾节点)可以位于具有网络连接的任何位置，例如零售商店的过道，工厂的天花板，电线杆，机场甚至汽车中。唯一的要求是存储，计算和网络连接。

　　雾节点收集的数据基于需要分析的速度而不同地分散。对时间最敏感(即在一秒钟之内)的数据在最近的雾节点本身上进行分析。能够等待更长的时间(从几秒到几分钟)的其他数据将被发送到聚合节点。时间最不敏感的数据将传递到云。

　　边缘计算挑战对于希望使用边缘计算的企业而言，最大的挑战之一是部署和管理的后勤工作。边缘系统必须即插即用。例如，考虑一下杂货店。他们没有IT人员来插入和打开它，因此部署必须足够简单，以使非技术商店经理可以插入并打开它。” Collier说。

　　根据Mohindroo所说，另一个挑战是训练。Mohindroo说：“将AI能力提升到边缘不仅需要将数据收集和处理转移到边缘，还需要将培训和学习转移到边缘。” “但是这样做将有助于进行自我修复，自我优化的智能设备的必要实时处理，并使基于语音的对话和混合现实体验更加直观和安全。”

　　边缘计算实例Gigaom的分析师Jason Collier表示，特斯拉汽车的自动驾驶功能是使用IoT数据和雾节点进行边缘计算的示例。他说：“自动驾驶将在没有用户输入的情况下将您从A点驱动到B点，但是，假设18轮摩托车开始合并到您的车道中，您会猛踩刹车并猛拉方向盘，”他说。

　　“在用户输入前后30秒钟，边缘设备获取了所有IoT传感器数据并将其上传到大雾中。然后，它将对数据进行进一步处理，并将其上传到云中，然后在运行自动驾驶的神经网络的下一个训练迭代中使用它。”

　　到您回家插入汽车时，数据已经向下传播回堆栈，因此您的汽车现在变得更加智能。“现在，将其乘以当天发生的其他100万用户输入，” Collier说，“如果没有缓解的优势，那么物联网就不可能以这种规模存在。”

　　在零售业中，制冷设备中的温度传感器提供了另一个示例，其中物联网和边缘技术协同工作。根据Collier的说法，商店中通常有50-100个用于IoT设备的IP地址，用于报告温度数据。“然后，在边缘对数据进行处理，以确定其是否符合规范;如果不一致，则将其向上报告给核心/云。分层数据处理就是一个很好的例子，只有重要或相关的数据才在堆栈中报告。”

　　Collier说，Edge已经被用来运行传统应用程序，这些应用程序使许多零售企业保持运转，并允许他们突破自己的能力范围。

　　“这方面的主要例子是一家杂货店连锁店，它是边缘企业的早期投资者。他们使用边缘计算来运行商店的库存控制，销售点和安全系统。这也使他们能够开发真正推动客户体验(CX)突破的应用程序。”

　　边缘计算对客户体验的好处边缘计算可用于改善客户体验的方法有很多，特别是与AI，机器学习和自然语言处理等其他技术结合使用时。“通过结合情感分析，面部识别，语音分析和基于位置的上下文定位可以增强客户体验，” Mohindroo说。

　　一个客户体验应用程序是为移动设备创建的杂货清单应用程序。“虽然每个商店的布局都不同，但是边缘计算的优势在于应用程序可以重新排列列表中的商品，从而为客户提供获取所有这些商品的最佳途径，” Collier说，添加商店可以利用该功能按促销商品吸引客户。

　　Edge Computing Plus AI等于实时个性化由于客户通常会与熟悉的技术巨头进行超级个性化，因此客户的期望比以往更高。使用传统方法，很难提供实时交互，但是，通过将边缘计算与人工智能相结合，品牌将能够提供实时个性化和访问并分析深入的客户数据和行为分析，从而提供可操作的见解，从而即时个性化。

　　责任编辑：张华