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雲端\物聯網\傳輸應用
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2020年4月13日 星期一
．5G 的應用和案例
Benefits of 5G for Healthcare Technology T-Mobile
隨著 5G 部署的進行，許多人都對 5G 的應用和案例，以及推出後的連接生活有疑問。事實是，5G 將帶來變革。它將啟用許多當今尚不可行的新應用，尤其是在城市地區。這很重要，因為根據聯合國的說法，到 2050 年，全球三分之二的人口，將居住在市區或城市。
如今，有關 5G 的新聞和炒作很多。作為該行業的思想領袖，我們定期分享有關 5G 部署方面的發展，以及您可以期望的知識，特別是如果您參與商業和工業物聯網領域。與消費者空間相比，商業 5G 正在走截然不同，但並存的道路。
在本文中，我們將研究 5G 的一些預期應用。
5G IoT 應用和實例
隨著 5G 的推出，我們將看到哪些新的物聯網應用？更高的頻寬和更快的吞吐量，將支持哪些 5G 案例？生活會改變嗎？
是的，生活將隨著 5G 及其將啟用的預期應用而改變，但並非無處不在。城鄉之間網路連接和服務的鴻溝，將越來越大，因為在任何地方立即部署 5G 是不切實際的。
5G 背後的基本思想，是一個單一的網路，該網路足夠靈活以處理各種不同的案例。為了兌現 5G 的承諾，行動網路營運商（MNO）必須建構一個密集的網路，其中包含大量的網路節點，這些網路節點將構成 5G 基礎設施。
點擊發送推文每個節點都需要花錢，MNO 將首先透過網路升級，和網路高密度化在城市投資 5G，在那裡他們可以吸引許多付費客戶，並獲得更快的投資回報。在農村地區，5G 的部署將以較慢的速度進行。
分類 5G 應用
5G 的推出將在三個主要領域（也稱為「 5G 三角」）中提供好處：
．uRLLC：超可靠的低延遲通信用例
．mMTC：大規模機器類型通信（IoT）案例
．eMBB：增強型行動寬頻–高速使用案例
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| 圖片來源：今天的 4G LTE 讓您踏上通往明天的 5G 的道路 -S amsung.com |
uRLLC – 5G 的高可用性，低延遲用例
一旦 5G 全面部署，超可靠的低延遲通信（uRLLC），將成為最大的遊戲規則改變者之一。 在這裡，我們將看到需要幾分之一秒響應的新應用。
自動駕駛汽車
自動駕駛汽車是最受期待的 5G 應用之一。 車輛技術正在迅速發展，以支持自動駕駛汽車的未來。 車載電腦系統的計算能力在不斷發展，以前只能在數據中心看到這種能力。
我們今天聽到了有關自動駕駛汽車的消息，許多人想知道使這項未來技術，成為現實的障礙是什麼。車輛技術、網路速度、數據吞吐量，和機器學習方面的許多不同發展，必須融合在一起，以實現全自動駕駛汽車的未來。
5G 網路將大大減少延遲，這將成為自動駕駛汽車的巨大推動力，因為汽車的響應速度將比當前蜂窩網路快 10-100 倍。
最終目標是建立車輛到所有（V2X）通信網路。這將使車輛幾乎可以立即自動響應，物體和周圍物體的變化。車輛必須能夠在毫秒內發送和接收消息，以便根據道路標誌，危險和過馬路的人，來制動或改變方向。
讓我們比較一下 4G 和 5G 延遲：假設以每小時 30 英里的速度，行駛在路上的汽車，需要接收信號以避免撞到物體。當前的 4G 延遲約為 100 毫秒，汽車行駛約 4 英尺或 1.2 米。由於 5G 延遲大約為 10 毫秒，因此該車輛只能行駛 5 英寸或 12 厘米。這種差異是巨大的，可能意味著生死。
智慧城市基礎設施，和交通管理中的 5G IoT
當今世界上許多城市，正在部署智慧交通系統（ITS），並計劃支持聯網汽車技術。這些系統的各個方面，使用當前支持智慧交通管理，以處理車輛堵塞，並安排緊急車輛路線的通信系統，相對容易安裝。
互聯車輛技術，將實現車輛到車輛（V2V）以及車輛到基礎設施（V2X）的雙向通信，從而提高整個運輸系統的安全性。智慧城市現在正在每個路口安裝感測器，以檢測運動，並促使聯網的自動駕駛汽車，根據需要做出反應。
支持互聯車輛技術的通信骨幹網，現在可以分階段部署，遠遠早於 5G 全面部署之前，從而大大提高了行人和車輛的安全性。
附註：Digi 提供了這些通信系統，現在正與美國主要城市合作，將其部署為堵塞和災難管理策略規劃的一部分。具有 FirstNet™Ready 選項的 Digi WR54，目的在支持交通管理和緊急情況下的使用案例，而經過預先認證的 Digi XBee 3 Cellular 模組，則部署在交通和停車感測器、計量應用、城市照明等中。
USDOT 網站為該計劃提供了出色的介紹：
美國運輸部（USDOT）的聯網車輛，計劃正在與州和地方交通運輸機構，車輛和設備製造商以及公眾合作，以測試和評估可實現汽車，公共汽車、卡車、火車、道路和其他基礎設施的技術。我們的智慧手機和其他設備，可以彼此「交談」。
例如，高速公路上的汽車，將使用短距離無線電信號相互通信，因此道路上的每輛車，都會知道附近其他車輛的位置。駕駛員會收到危險情況的通知和警報，例如有人在接近十字路口，或即將駛來的汽車時闖紅燈，看不見彎道，轉彎進入車道，以避開道路上的物體。
5G IoT 在工業自動化中的應用
5G 在工業自動化領域的主要優勢，是無線的靈活性、降低的成本，以及當前無線技術無法實現的應用可行性。
今天，工業自動化正在使用中，您很可能已經看到了影像，這些影像顯示了工廠和供應鏈應用中，正在工作的同步機器人。如今，這些應用需要電纜，因為 Wi-Fi 無法提供工業控制所需的範圍，移動性和服務品質，並且當今的蜂窩技術的等待時間過長。借助 5G，工業自動化應用可以切斷電源線，並實現完全無線化，從而實現更高效的智慧工廠。
正如 5G ACIA 所說，「 Industry 4.0 將 IoT 和相關服務，整合在工業製造中，並在整個價值鍊和自動化金字塔的所有層之間，提供無縫的垂直和水平整合。連接性是工業 4.0 的關鍵組成部分，它將透過在機器、人和物體之間，提供強大而廣泛的連接，來支持正在進行的開發。」
例如，在工業 4.0 中，人與機器人將能夠進行交互和協同工作；機器可以舉起重物，而工人可以將其固定。為此，機器人需要與工廠，及其周圍環境保持持續通信。它必須是可移動的，具有完整的實體運動範圍，以及環境感測器。這些進步將使共生的人機合作夥伴關係，發揮各自的作用。
增強實境（AR）和虛擬實境（VR）
5G 的低延遲，將使 AR 和 VR 應用具有身臨其境的體驗，並且更具交互性。例如，在工業應用中，戴著 5G AR 護目鏡的技術人員，可以看到機器的覆蓋物，以辨識零件，提供維修說明或顯示不安全的零件。支持複雜任務的高響應性工業應用的機會將是廣泛的。
在業務環境中，您可以舉行 AR 會議，看起來兩個人坐在同一個房間裡，將無聊的電話或 2D 視訊會議，變成更具交互性的 3D 聚會。
體育賽事和體驗，可能會成為 5G 在消費者領域的頂級應用。 每當您需要對刺激做出快速反應時，例如在運動訓練應用中，刺激都必須以最小的延遲發生。 例如，如果兩個戴著 4G LTE 護目鏡的人，試圖來回踢足球，那麼很難正確地設定他們的反應時間，因為在他們的大腦收到輸入的信號後，救太晚了。 但是對於 5G 的護目鏡，較低的延遲，使接收者可以看到球，並將球踢回去。
我們還將在體育界，看到更多有關 AR 的沉浸式體驗。 如果您擁有 5G 手機和 AR，虛擬玩家將歡迎您並在步入時，為您加油助威。在遊戲過程中，您將能夠看到逼真的重播，和玩家統計資訊。
在娛樂方面，期望看到更多的全像圖演藝人員和歡迎者。 例如，我們將能夠透過全像圖使 Elvis Presley 或 Patsy Cline 復活。 或者，您可以創建您的個人 AR 舞蹈夥伴。
無人機的 5G 物聯網應用
如今，除了消費者用於攝影和照相之外，無人駕駛飛機擁有大量且不斷成長的案例。 例如，如今公用事業公司，正在使用無人機進行設備檢查。 物流和零售公司正在研究無人機交付。 這種趨勢將繼續，並且與 5G 一起，我們將能夠突破當今存在的無人機的限制，尤其是在範圍和交互性方面。
如今，無人機僅限於控制器的站點線和距離。如果看不到無人機，或無人機不在範圍內，則無法看到無人機的前進方向，並保持控制。但是，借助 5G，您將能夠戴上護目鏡，以低延遲和高解析度影像，「超越」當前限制。5G 還可以將控制器的範圍，擴展到幾公里或幾英里之外。這些進展將對搜索和救援、邊境安全、監視，無人機交付服務等案例產生影響。
5G 的大規模物聯網案例
物聯網即將面臨的挑戰之一，將是其爆炸性的成長。 Statistica / IHS 預測，到 2025 年，全球人均連接 IoT 的設備的比例，將從今天的每人 2 個增加到現在的 10 個。預計需要數據連接的連接設備的數量，對通信基礎設施提出了巨大要求–例如蜂窩塔。儘管如今 4G 在蜂窩密度相對較高的地區，可以很好地滿足這一需求，但 5G 可以進一步改善這一需求。
IMT-2020 標準（與 5G 相關的標準）的最低要求文檔，要求平方千米（約0.38平方英里）的最小連接密度，為一百萬個設備。相比之下，4G LPWA 標準在相同的覆蓋範圍內，支持 60,680 個設備，這與 5G 可以提供的功能相去甚遠。
將從大規模物聯網中受益的應用–可穿戴設備和行動設備
是什麼觸發了物聯網設備的這種成長？可穿戴設備，追踪器和感測器將成為 5G 大規模物聯網方面的一個巨大市場。除了今天已經連接的電話，平板電腦和筆記本電腦之外，還考慮一下每天與您互動的所有小工具，電器和機器是否透過蜂窩連接直接連接。 5G 將使更多設備在任何給定區域內無縫運行（無延遲、信號掉落等）。
5G 高速使用案例
在高速使用的情況下，我們將看到當前受慢速速度影響的一系列應用。固定無線訪問存取（FWA），將為消費者和企業提供超快速的Internet。
諸如 4K 和將來的 8K 串流，或 360° 影像之類的更高頻寬的應用，將為消費者提供即時的高品質沉浸式體驗。作為查看者，您將能夠控制您想要的角度。例如，在視訊賽車中，您可以環顧四周，看看誰在您旁邊或後面。
企業將能夠在雲端中儲存更多的資訊，並透過低延遲的 5G 快速訪問它，就像儲存在本地一樣。這減少了對昂貴的本地伺服器的需求。無需使用快速筆記型電腦，在本地呈現的資訊，您就可以在雲端中進行渲染，並將其串流傳輸給您。就像本地電話一樣，但是您可以將手機用於這些高端應用。
5G 也將改變公司對業務連接的看法。今天，您可能已經有一條光纖，DSL 或電纜調製解調器線路，來連接您的企業，以實現主要連接，並在主要連接斷開的情況下，進行蜂窩備份。但是，借助 5G，蜂窩網路將憑藉其高頻寬，可靠性和低延遲，而成為您的主要連接。您無需擔心建築物的佈線和相關的安裝成本。使用蜂窩電話，您可以收到設備，將其插入電源，然後它就可以工作了。
總結
5G 將具有變革性，並支持許多當今尚不可行的新應用，尤其是在城市地區。 5G 案例將不僅限於特定領域：消費者，企業，行業和城市將從「 5G 三角」的一個或多個維度中受益：
．uRLLC：超可靠的低延遲通信
．mMTC：大規模機器類型通信（IoT）
．eMBB：增強型行動寬頻
但是，我們不必等待完全的 5G 推出，而是可以立即開始使用 4G LTE 技術建 構，並驗證應用和商業模型。然後在 5G 變得更廣泛可用時，進行完善和擴展。
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．紅外線攝影機可以用來檢測發燒嗎？
Coronavirus - Thermal Imaging screens for elevated body temperature
這些設備很有趣，但是如果您了解它們背後的科學知識，它們也非常有用。
紅外熱像儀最酷的功能之一，是您可以將它們指向一個場景，並獲得熱或冷的視覺圖像。 那麼……如果那些東西是人類呢？ 例如，您能否使用紅外線熱像攝影機，檢查飛機登機口的人，是否可能檢測出 Covid-19 發燒？
從好的方面來說，它不需要任何實體接觸，您幾乎可以立即獲得讀數。實際上，在中國，您可能已經看到了稱為溫度槍的手持式紅外線設備的照片（其工作原理有所不同）。紅外線感測器還用於工廠中，無需停止設備即可監測設備的溫度。
但是使用這種技術，來篩查人們的疾病存在一些問題。要做到這一點，您確實需要了解紅外線感測器的工作原理。所以我將解釋所有這些。此外，物理學非常有趣。我非常喜歡這些攝影機，因為它們讓您從不同的角度看待世界。
即便你看不到，任何東西都會發光
有了科學，您就不會總能得到想要的東西。但是，如果有時嘗試，您會得到更好的結果。這就是 1800 年威廉·赫雪爾（William Herschel）所發生的情況。在測試某些濾光片時，赫雪爾使用棱鏡將太陽光分解成其色相。然後他安裝了一些溫度計，他知道落在物體上的光，會使物體變暖，但是他想分別測量每種顏色的效果。
然後他注意到了一件奇怪的事情：末端的溫度計，除了紅色以外（甚至沒有在光線下）也被加熱了。有沒有搞錯？當然，原因是有光線照到了溫度計，而人眼卻看不到它。那就是我們現在所說的紅外光的發現。
可是等等！ 還有更多。 實際上，您可以使用對象發出的光的波長來確定其溫度。 使用電烤箱時，您已經看到了這一點。 元素變好變熱後，例如說大約華氏2,000度（這是元素的溫度，而不是烘烤鬆餅的烤箱中的空氣），它會發出紅橙色的顏色：
如果看到像這樣發光的東西，就知道不要碰它，對吧？ 但這不是萬無一失的系統。 當您剛打開烤箱時，例如大約一分鐘後，烤箱可能看起來仍然是黑色的-沒有可見光發出，但是已經足夠灼熱了您。 那麼，如果我用紅外線攝影機拍照怎麼辦？ 這是紅外線光譜中的樣子：
現在您看到了燈光。 當然，這是偽彩色圖像。 由於我們的眼睛無法檢測到紅外光，因此攝影機基本上可以平移，使用可見色來表示紅外線範圍內的不同波長。 在此調色板（可以更改）中，黃色比橙色熱，比橙色熱。 （您看到的橙色是烤箱頂部的反射。）
紅外線攝影機如何確定溫度
所有物體都會在整個波長范圍內，發出電磁輻射（是的，這就是光）。 如果繪製給定對象的輻射強度（從技術上講是頻譜功率密度）與波長的關係，則會得到這樣的曲線。
如果您想玩此情節的互動版本，請查看此炫酷的 PhET 模擬器。
事實證明，產生的最高強度波長（上面曲線的峰值）取決於物體的溫度。 隨著溫度的升高，峰值發射的波長減小-它向左移動，向著可見光譜的方向移動。
因此，對於室溫下的某些物體（例如 300 Kelvin），該峰值波長約為 9.7 μm（微米）。 這將大部分輻射置於光譜的紅外線部分。 這就是為什麼您通常不能僅透過觀察事物的溫暖程度來分辨它們的原因。
但是，如果將其加熱到例如 1200 K（類似於該烤箱元件），則最高強度的波長會向下移動至約 2.4 μm。 那仍然在紅外線區域，但是通過移動曲線，您還可以在光譜的可見部分（<0 .74="" m="" phet="" span="">
這種溫度-波長關係，稱為維恩位移定律（Wien's displacement law），如下所示：
在該表達式中，λ 是具有最大強度的光的波長，T 是溫度（b 只是一個常數）。這意味著我可以僅透過觀察物體產生的光的顏色，來獲得其溫度值。
只有大部分光線是不可見的，因此您需要一台紅外線攝影機。它基本上就像普通的數位相機一樣，但是它沒有「感測器」來檢測可見波長，而是可以「看到」紅外波長。我的紅外線熱像儀，甚至可以在圖像上給出溫度讀數。說真的，這些東西真棒。
沒有對你的反射
哦，但是有個問題：維恩定律僅適用於「黑體」的輻射。那是什麼？黑體是不反射外界光線的物體；它發出的所有光都是物體本身產生的。白熾燈泡就是一個很好的例子-它發光是因為燈絲過熱。 （這就是為什麼白熾燈是吸引人的光源。它們浪費了您看不見的紅外線範圍內的大量能量。）
實際上，來自大多數物體的光是發射和反射的混合體。因此，如果要使用該光線獲取物體的溫度，則需要知道比率。有一個稱為發射率的索引可以捕獲這一點。它的範圍從 0.0（用於完全反射的表面）到 1.0（用於完美的黑體）。在一些表中，您可以查詢不同材料的發射率。
一個例子呢？ 假設我拿了兩個塑料杯，並用冰水填充它們，使它們都處於華氏 32 度（及攝氏 0 度）。在杯的外面，我放了一些鋁箔，但是在其中一個杯上，我將鋁箔漆成了黑色。 這就是坐在我車道上的樣子：
現在，讓我們看一下紅外線區域並測量它們的視在溫度。
它們不僅看起來有所不同，而且溫度讀數也有所不同-不應這樣。 如您所見，攝影機顯示左側的黑色杯子為 48.6 °F（9.2°C），而銀色杯子則為 86.1°F（30.05°C）。 這是因為鋁箔表面的輻射率要低得多（e = 0.04）。 攝影機在那個杯子上看到的大部分紅外光，只是從熱的人行道上反射回來的。
但是人類的皮膚呢？ 幸運的是，人類是非常黑體的（我是由這個詞組成的）。 典型的人的發射率在 0.95 至 0.98 之間。 因此，我們在紅外線區域反射不大。 非常好。
這是我的手。 由於我的高發射率，幾乎完全可以發光。
測量體溫
現在您知道了它的工作原理，讓我們回到問題所在。 您可以使用紅外線攝影機查看某人的體溫是否升高嗎？ 好吧，這是一個問題。攝影機看著物體的外表面。 人的內部溫度應該在 37 °C（98.6°F）左右，但是外面的皮膚通常要涼爽一些。
這是我的照片（以防萬一）。 我在臉的不同位置進行測量，結果發現我最高的溫度是35.16°C(95.3°F)（在眼睛的內角）。 （事實證明，IR 設備製造商建議將重點放在淚管上。）
為了進行比較，我將溫度計插入嘴中，並在36.1°C(97°F ）下測量了內部溫度。那麼我想問的問題是，內部和外部溫度之間，是否存在一致的關係，以便您仍然可以分辨出何時發燒 。
另一個考慮因素：我不得不把攝影機弄得很近。 在這種情況下，它距我的臉約 10 厘米。 這顯然違反了 1.5 - 2米的社交距離規則。 您可能可以使用更高解析度的攝影機進行調較。 我只是用一個連接到我的手機的電話（如果考慮一下，這非常酷）。
只是為了好玩，我還拍了張張嘴的 IR 照片。 在這種情況下，這不是我的嘴，而是志願者（我的一個兒子）。
這似乎可以提供更好的測量結果36.2°C（97.2°F ），但我懷疑您能否說服人們走到照攝影機旁並張開嘴巴。 我們有足夠的時間讓人們呆在家裡。
請摘下眼鏡
另一個小問題：如果您想測量淚管的溫度，那麼任何戴著眼鏡的人都必須摘下它們。 為什麼？ 因為事實證明，儘管玻璃對於可見光是透明的，但它會阻擋紅外光。 看看這張我看著窗外的狗的照片。
您可以在玻璃杯中看到他的倒影。 對於紅外光，窗戶的作用就像鏡子一樣。 現在看戴眼鏡的人。 在這種情況下，我將成為人類。
這些不是太陽眼鏡，只是我的普通眼鏡。它們看起來很暗，因為來自我眼睛的紅外光會反射回我-它不會穿過。在外面，眼鏡正在反射來自房間的紅外光，比我的身體還冷。
那麼，行得通嗎？
我們發現人體具有很高的發射率，這令人鼓舞，而且好的紅外熱像儀可以分辨出溫度的微小差異。一個真正的問題是，它僅測量皮膚的表面溫度。但是，如果您只是在與其他人進行比較，並尋找比其他人更溫暖的異常值，那麼這可能是可以的。
所以，是的，我認為您可以使用紅外攝影機來篩查體溫升高的人。當然，這並不一定意味著他們擁有 Covid-19。也許他們患有普通流感。也許他們因跑步而發熱。另外，人們可以被感染但無症狀。您可以透過多種方式，獲取假陽性和假陰性。
這是否意味著毫無意義？不，這是一個螢幕，而不是診斷測試。這不是完美的方法，但它可能是一種快速、廉價、無創的調查大型人群的方法，至少可以標記出感染可能性較高的人群，以便進行後續詢問。
．什麼是邊緣運算算及其重要性
Why is edge cloud computing so important?
NETWORK WORLD By Keith Shaw
隨著物聯網設備的部署和 5G 快速無線技術的到來，將運算和分析，放在創建數據的位置附近，這為邊緣運算提供了機會。
邊緣運算正在改變，世界上數百萬台設備處理，處理和傳遞數據的方式。 網路連接設備（IoT）的爆炸性成長，以及需要即時運算能力的新應用，繼續推動著邊緣運算系統的發展。
諸如 5G 無線之類的更快的聯網技術，使邊緣運算系統能夠，加快創建或支持即時的應用，例如影像處理和分析、自動駕駛汽車、人工智慧和機器人等。
儘管由於物聯網生成的數據的成長，邊緣運算的早期目標，是解決長距離傳輸數據的頻寬成本，但需要在邊緣進行處理的即時應用的興起，將推動技術的發展。
什麼是邊緣運算？
Gartner 將邊緣運算定義為「分佈式運算拓撲的一部分，其中資訊處理位於邊緣附近，即事物和人在此處生成或使用該資訊。」
從根本上講，邊緣運算使運算和數據儲存，更接近收集它的設備，而不是依賴可以在數千英里之外的中央位置。 這樣做是為了使數據（尤其是即時數據）不會遇到會影響應用性能的延遲問題。 此外，公司可以透過在本地完成處理來節省資金，從而減少了需要在集中式或基於雲端的位置，進行處理的數據量。
邊緣運算，是由於物聯網設備的指數級成長而開發的，這些設備連接到 Internet，以便從雲中接收資訊，或將數據傳遞回雲端中。許多物聯網設備在其運行過程中，會生成大量數據。
考慮一下用於監視工廠的生產線，其生產的設備，或者連接可從遠端辦公室，發送即時素材的網路攝像機。 儘管單個生成數據的設備，可以很容易地在網路上傳輸數據，但是同時傳輸數據的設備，數量增加時會出現問題。如果不是只用一台攝影機傳輸即時影像，而是乘以數百或數千個的設備。這時網路傳輸不僅品質會因延遲而受損，而且頻寬成本可能會非常高。
邊緣運算硬體和服務，是許多這類系統的本地處理和儲存源頭，可幫助解決此問題。例如，邊緣網路閘道器（Gateway），可以處理來自邊緣設備的數據，然後僅將相關數據透過雲端發送回去，從而減少了頻寬需求。或者，如果需要即時的處理應用，它可以將數據發送回邊緣設備。
這些邊緣設備可以包括許多不同的東西，例如 IoT 感測器、員工的筆電、最新的智慧手機、安控攝影機，甚至是辦公室休息室中的連網微波爐。邊緣網路閘道器本身，被認為是邊緣運算基礎架構中的靈魂設備。
為什麼邊緣運算很重要？
對於許多公司而言，僅節省成本就可以成為部署邊緣運算架構的驅動力。在許多應用中都採用雲端技術的公司可能已經發現，頻寬成本比預期的要高。
但是，邊緣運算的最大好處，越來越多地是能夠更快地處理和儲存數據，從而實現了對公司非常重要的，更高效的即時應用。在進行邊緣運算之前，智慧手機掃描人的臉部，以進行臉部辨識，將需要通過雲端的服務，來運行臉部辨識算法，這將需要大量時間來處理。
使用邊緣計算模型，鑑於智慧手機功能的增強，該算法可以在邊緣伺服器或 Gateway 上，本地運行，甚至可以在智慧手機本身上運行。虛擬現實和增強現實、無人駕駛汽車、智慧城市，乃至建築自動化系統等應用，都需要快速處理和響應。
IDC 研究總監庫巴·斯托拉爾斯基（Kuba Stolarski）在「 2019 - 2023 年全球邊緣基礎設施（運算和儲存）預測」中表示：「邊緣運算已從 ROBO（遠端辦公室分支辦公室）位置的隔離 IT 時代顯著發展。」報告。
「透過增強的互連性，可以改善對更多核心應用的邊緣訪問，並藉助新的物聯網和特定於行業的業務案例，邊緣基礎設施有望成為未來十年，及以後伺服器和儲存市場的主要成長引擎之一。 」
諸如 NVIDIA 之類的公司，已經意識到需要在邊緣進行更多處理，這就是為什麼我們看到了，內置人工智慧功能的新系統模組的原因。
例如，該公司最新的 Jetson Xavier NX 模組比信用卡小，可以內置在更小的設備中，例如無人機、機器人和醫療設備。AI 算法需要大量的處理能力，這就是為什麼大多數算法，都透過雲端服務運行的原因。可以在邊緣進行處理的 AI 晶片組的成長，將允許在需要即時運算的應用中，實現更好的即時響應。
隱私權與安全性
但是，就像許多新技術一樣，解決一個問題可能會導致其他問題。從安全的角度來看，邊緣的數據可能會很麻煩，尤其是當數據由不如集中式或基於雲端的系統安全的其他設備處理時。隨著 IoT 設備數量的增加，IT 必須瞭解這些設備周圍的潛在安全問題，並確保這些系統可以得到保護。這包括確保數據已加密，並且使用了正確的存取控制方法，甚至 VPN 通道。
此外，處理功率、電力和網路連接性的不同設備要求，可能會影響邊緣設備的可靠性。這使得冗餘和故障轉移管理，對於在邊緣處理數據的設備非常重要，以確保在單個節點發生故障時，正確地交付和處理數據。
那麼 5G 呢？
在全球的營運商正在部署 5G 無線技術，該技術有望為應用帶來高頻寬和低延遲的優勢，使企業能夠利用其數據頻寬，從花園軟管過渡到防火牆。許多營運商不僅在提供更快的速度，並告訴公司繼續在雲端中處理數據，還正在將邊緣計算策略應用於其 5G 部署中，以便提供更快的即時處理能力，尤其是對於行動設備、聯網汽車和汽車駕駛自助服務。
Futuriom 在最近的報告「 5G，物聯網和邊緣運算趨勢」中寫道，5G 將成為邊緣運算技術的催化劑。該公司寫道：「使用 5G 技術的應用，將改變流量需求模式，為行動蜂窩網路的邊緣運算提供最大的推動力。」
它引用了包括 IoT 分析、機器學習、虛擬實境、自動駕駛汽車在內的低延遲應用，因為這些應用「具有新的頻寬和延遲特性，需要邊緣運算基礎架構的支持。」
Forrester 在對 2020 年的預測中，還提到了對按需運算的需求，即時應用參與將在 2020 年推動邊緣運算的成長中發揮作用。
很明顯的，雖然邊緣運算的最初目標，是降低長距離 IoT 設備的頻寬成本，但需要本地處理和儲存功能的即時應用的成長，將在未來幾年推動該技術的發展。
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