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標簽：服務器，物聯網，
進入2018年，越來越多人開始習慣于讓家里的亞馬遜Alexa、谷歌助手之類的智能音響完成列購物清單、開燈、關燈之類的工作。相比于幾年前已經進入普通人家、且如今看來已不再新鮮的掃地機器人來說，這些新興的智能設備將加速促進生產生活和社會管理方式向智能化、精細化、網絡化方向轉變。
雖然我們越來越習慣于跟機器交談，讓其為我們完成一些瑣碎的工作，但備受期待的物聯網所帶來的改變遠不止于此，而是更加深遠，是在一個充滿智慧城市、互聯程度越來越高的世界中機器與機器之間的互相聯通。
物聯網技術的話題已經熱議了很長時間，現在終于有了一些實質性的進展。在過去的十幾年間，全球相繼啟動智慧城市計劃。德勤最新發布的《超級智慧城市報告》顯示，目前全球已啟動或在建的智慧城市已達1000多個，從在建數量來看，中國以500個試點城市居于首位。隨著中國將智慧城市寫入國家戰略，并投入大量資金，無論是一線城市，或是中小型城市，皆有智能城市項目落地，并且形成了數個大型智慧城市群，分布在東部沿海以及中西部地區。1
同時，物聯網技術的普及也是一個重大商機。近年來在中國制造2025、互聯網+雙創等政策的驅動下，中國物聯網產業迎來突破性發展。根據中國工信部《物聯網的十三五規劃(2016-2020年)》，預計到2020年物聯網產業體系基本形成，包括感知制造、網絡傳輸、智能信息服務在內的總體產業規模突破1.5萬億元。2
不過，在我們全面了解新興的萬物互聯世界以及物聯網帶來的商機之前，我們先要分配合適的資源來管理這些技術，因為物聯網帶來的數據量之大史無前例。
以往，數據處理僅僅是“IT人員”的任務，但現在我們每個人，尤其是希望涉足物聯網領域的商業領袖都要開始思考數據處理的問題。現有的大量數據處理方法都還只是將數據傳送回數據中心(就是辦公室里少有人進的那個小房間，或是公共機房)。大多數人除了知道他們的存在，知道他們好像是跟數據和電腦有什么關系以外，對數據中心可謂一無所知。
對所有的科技領域來說，數據中心雖看似枯燥無趣，但卻至關重要。他們幾乎控制著一切，沒有數據中心，連發郵件這么簡單的工作都完成不了，更不用說創建一個由保持互相通信的多個互聯設備組成的復雜系統。
傳統的數據中心是體積龐大、笨重而又昂貴的機器。但是一切技術都在不斷地更新換代，為了滿足如今的數字化需求，數據中心的體積也在一點點縮小，功能和實用性也在不斷提高。
在重大賽事或類似場合中使用的實時人臉掃描技術可能需要1000個攝像機同時從不同角度實時掃描成千上萬張臉，產生的數據還要與警用無線電、場內服務等其他設備的數據整合。目前我們還沒有足夠的帶寬來通過傳統網絡高效地處理這些數據。如果附近恰好有一個大型核心數據中心或公共數據中心或許可以解燃眉之急，但并不一定每一次都能找到這樣的解決方法。在這一類情況下，數據處理是不允許出現任何延遲的，所有的設備必須要做到實時正常運轉。
那么如何解決這個問題呢?答案就是邊緣計算。邊緣計算拉近了計算與設備之間的距離。邊緣指能互相通信的設備，如手機、傳感器、可穿戴設備、筆記本電腦等一切能夠遠程連接到網絡或其他設備的產品。邊緣計算一般指能夠處理大規模面部識別這一類數據的小型邊緣數據中心。那么在上述情況下，我們就可以將邊緣數據中心放置在體育場內，實時處理數據。當然，邊緣數據中心也會連接到其他資源，如公有云或者私有云環境，但真正處理數據的還是現場設備。
目前我們還沒有足夠的邊緣資源來支持宏大的物聯網發展計劃，但如果我們想要繼續發展物聯網，這一點必須改變。因為邊緣計算雖不一定是物聯網最激動人心的部分，但是想要真正掀起一場物聯網革命，邊緣計算或許是最不可或缺的部分。
來源：
1. 德勤，《超級智慧城市報告》, 2018年2月
2. 中國工業與信息部，《物聯網的十三五規劃(2016-2020年)》，2017年1月
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