沒有一天沒有一篇文章、論文、網路研討會，甚至沒有關於邊緣運算的事件。很明顯，邊緣運算已經成為一個不能再忽視的技術/運話題。
到 2023 年，超過 50% 的新基礎設施部署將部署在越來越重要的邊緣位置，而不是企業數據中心，而目前這一比例還不到 10% (IDC)
邊緣運算並不新鮮。 自物聯網（物聯網）成為重要現象之前，我們就一直在使用它。邊緣運算的根源，可以追溯到九十年代末的內容交付網路（CDN）。從那時起，結合邊緣運算的運算正規化，添加了其他主題。
今天和未來幾年，你仍然會主要遇到與物聯網和工業物聯網相結合的邊緣運算。其他相關領域包括邊緣運算和 5G、邊緣和工業 4.0（工業邊緣）、自動駕駛汽車邊緣運算、AR/VR 等。
本概述解釋了什麼是邊緣運算？什麼不是，它是如何演變的，好處是什麼，以及你將如何使用它，如果你還沒有，以及一些市場資料和背景。
邊緣運算意味著很多事情
由於多種原因，這是一個挑戰。邊緣運算是那些相對廣泛的運算術語之一（就像物聯網和雲端運算一樣），代表各種技術元件/方面、業務用例和好處、更通用的應用程式，和特定行業的解決方案。
然而，儘管這些都以不同的速度變化和演變，就像物聯網和雲端運算一樣，但它們有幾個共同點。像往常一樣，這一切都與資料有關，並以最佳和最有效的方式利用它。 對於邊緣運算，這意味著運算發生在使用者的位置，和/或資料來源或附近。
邊緣數據創建的成長速度，幾乎與雲中的數據一樣快（IDC，2021 年 3 月）
什麼是邊緣運算？
那麼，什麼是邊緣運算？邊緣運算是一種分散式運算正規化，使運算、儲存和應用更接近使用者、設施和連線的東西生成、消耗，和/或利用資料的地方。
邊緣運算已經用於充足的應用。近年來，主要需要低延遲、快速分析，和/或快速操作（智慧轉移到邊緣，包括即時決策）且無法（等待）在其他地方（例如雲）處理的各種類型的物聯網應用，一直在推動對邊緣運算的關注。
Gartner 說，正如我們關於邊緣和物聯網的報導中提到的，邊緣運算透過使處理更接近資料生成的來源、「東西」和使用者，解決了集中運算的侷限性（如延遲、頻寬、資料隱私和自主性）。你立即看到邊緣運算對大量類型的物聯網應用和案例的一些主要好處。
邊緣運算通過使處理更靠近數據生成源、「事物」和用戶(Gartner)來解決集中運算的限制（例如延遲、頻寬、數據隱私和自治）
邊緣運算涉及在連線，和資料密集型世界中的分散式運算佈署，除其他外，對於關鍵任務應用和面向客戶的情況，其中速度和正常執行時間非常重要。邊緣 IT 佈署模式與雲互補，克服了雲端運算遇到的一些挑戰，包括資料中心、實體基礎設施和軟體。
邊緣運算更多地「佈署在特定市場和細分市場」，因為已經存在利用邊緣運算的案例，具有已證明的投資報酬率、效益和/或需求。另一方面，許多未來需要邊緣運算，且最常提到的案例在規模上或根本不存在。一個理想的例子：自動駕駛汽車。
邊緣運算補充了混合 IT 環境中的雲端運算。雲端運算利用集中式數據中心，而邊緣運算利用網路邊緣的分佈式微型數據中心，在這些數據中心附近使用數據。（施耐德電氣）
邊緣運算在特定市場和案例中的使用，與供應商策略密切相關，即邊緣解決方案和服務被出售給可以直接從中受益的應用，這在短期主義時期並不是一個糟糕的策略。
如今，這些細分市場和用例通常根據位置和應用程序的類型分為三類。
在邊緣應用和案例的上下關聯中，一些供應商區分：
- 商業應用 （例如，超市和零售設施），
- 工業應用 （石油和天然氣、智慧製造，也稱為工業邊緣，在工業物聯網領域）和
- 電信市場，這可能是最有前途但仍處於全面發展階段（其中 5G 是一個重要因素）。
其他人則區分電信、專注於物聯網的工業/企業邊緣和遠端設施/辦公室/位置（與商業相比）。
定義邊緣運算
邊緣運算的精確定義，以及「邊緣」的實際位置（這是一個備受爭議的話題）取決於你與誰交談。
眾多供應商與領先的研究機構組成聯盟，並致力於標準化和參考架構，他們有不同的觀點和定義。
邊緣是指不在核心數據中心的企業強化伺服器和設備。這包括伺服器機房、現場伺服器、蜂窩塔和位於區域和遠端的小型數據中心，以加快反應處理時間(IDC)
造成當前混亂的原因是：邊緣運算因其眾多組件而被視為一項大業務，其全部潛力在於未來。隨著邊緣運算市場的發展，供應商正在徹底準備獲得主要 佔有率。可以說，邊緣解決方案市場領先於該領域邊緣運算的實際狀態。然而，事情發展很快。
例如，根據國際數據公司(IDC)的數據，到 2024 年，全球在邊緣運算上的支出將達到 2500 億美元（預測 2020 年 9 月），在 2019-2024 年的預測期內，複合年成長率 (CAGR)為 12.5%。
在此之前，邊緣運算支出最高的三個行業分別是：
- 離散製造，
- 專業服務（成長最快），
- 過程製造（然而，到預測期結束時，零售業將超過這一點）。
邊緣運算有很多定義，但並不總是很清楚。邊緣也是如此，有些人甚至說邊緣（運算）是不在雲中的一切。在一篇關於邊緣運算和物聯網的舊文章中，我們提到了 Gartner 對邊緣運算的定義：「邊緣運算是分佈式運算拓撲的一部分，其中資訊處理位於邊緣附近，事物和人在那裡生產或消費該資訊。」
IDC 表示，邊緣產品和服務正在推動下一波數位化轉型，其中邊緣運算的「概念」通常是指核心數據中心，和智慧端點之間的中介基礎設施和關鍵服務。
更重要的是，根據 IDC 的說法，「無論邊緣如何定義，運算、儲存和網路都是核心之外的數據創建、分析和管理的基石。」
邊緣和核心是這裡的兩個基本元素，正如你將在下面看到的，當我們在快速擴展的數據領域範圍內處理數據中心、雲端運算和邊緣運算時，以及我們（想要）使用它們作為癥結所在。
畢竟，IDC 指出，「未來正在展開，無數技術生態系統利益相關者，正在為基本產品和服務創造非凡價值和機會」，邊緣運算顯然與我們互聯的大數據和分析世界有關 —— 以及使用所有這些技術和其他技術，在不同場景中進行創新/優化的各種方法。
在這種情況下，還要注意邊緣運算在世界範圍內不會相同。正如我們從大流行和對某些應用（例如臉部辨識）的不同態度中了解到的那樣，某些用例將在某些地區得到更多接受。
大多數邊緣運算概述還指向 2018 年 Gartner 的預測，我們在同一篇文章中提到，到 2025 年，75% 的企業生成數據，將在傳統的集中式數據中心或雲之外創建和處理。這將我們帶到了數據和上述核心、雲和邊緣的故事中。
泛在數據的洪流、機慧與創新場景
在「世界的數位化 —— 從邊緣到核心」中，IDC 在 2018 年底（與希捷）以「數據時代 2025 」的名義，展示了一份白皮書（PDF 打開）和一系列基於研究的材料，邊緣運算和雲端運算得到了很好的解釋。
請注意，當我們在 2021 年初更新這篇邊緣運算文章時，大多數工作負載和運算，根本不會發生在邊緣。相反，許多物聯網數據仍然不是在雲中處理/儲存，而是在公司的數據中心。
然而，隨著雲成為核心，以及在核心和邊緣發生數據創建的最快成長，預計情況會發生變化。這一切的核心：在跨行業持續數位化和數位化轉型的今天，我們擁有更多的數據來源和數量。然而，更重要的是，越來越需要在充足的用例和場景中更快地利用（分析）數據，這些用例和場景是有意義的，和/或客戶/消費者需要它的地方，如前所述。
有時，這意味著在更接近其來源的地方處理數據，尤其是在分佈式類型的應用程序和場景中。因此，它也只是回歸分散模型（邊緣），結合集中模型（雲和數據中心）。我們之前在 IT 領域多次看到的轉變類型：週期。
為什麼選擇邊緣運算？
隨著對速度和低延遲、越來越多的數據和邊緣運算有意義的新用例的需求不斷增加，我們更接近邊緣運算的好處，以及如何使用邊緣運算的示例。讓我們看一個。
邊緣運算在許多傳統和創新技術領域都有影響。邊運算用例的成功和擴散，與供應商如何結合其能力和技術，為每個用例提供最佳解決方案直接相關（Gabriele Roberti，IDC EMEA）
除了純粹的數據相關和物聯網相關的驅動之外，邊緣運算有許多驅動力。此外，大多數真正需要極低延遲，和極高可用性的所謂下一代應用還沒有出現。而且不確定他們是否會很快到來，即使他們中的許多人都在等待 5G。根本無法保證像自動駕駛汽車，或大規模虛擬實境和擴增實境，這樣的東西很快就會成為現實。事實上，即使 5G 真的出現了，也完全不能保證真正的自動駕駛汽車將永遠成為現實，除非在特定領域。它遠不止眼前所見。VR 和 AR 可能會在這里和那裡找到它們的作用，但在工業應用中的速度比許多人想像的要慢，這在邊緣運算和工業 4 的部分變得很清楚。
邊緣運算設備的供應商當然不會等待，因為前面提到的邊緣已經有意義的用例和場景，因為不確定我們會看到什麼用例。事實上，正如有些用例我們可能根本看不到發生一樣，其他用例也會出現我們今天沒有想到的。然而，這並沒有改變整體邊緣運算的情況。在面向客戶的領域，例如邊緣運算供應商關注的零售和商業應用領域，已經有了一些唾手可得的成果。
雖然今天 10% 的數據在數據中心之外處理，但到 2025 年，75% 的數據將在傳統數據中心或云之外處理（邁克爾戴爾，2021 年）
讓我們解釋一下，包括一個商業領域的例子，在一次關於零售設施演變的採訪中簡要提到：快餐連鎖店（店內零售現在是邊緣運算的重點）。
對於快餐連鎖店，我們在零售和麵向客戶的分佈式企業計劃中擁有眾多示例之一。如你所知，許多公司已經開始自動化和數位化流程，包括這些面向客戶的流程，從而更多地依賴變得更加關鍵的數位應用程序。然而，在去中心化的場景中，例如優化客戶體驗和節省成本導致創新，出現了其他問題，雲的局限性變得顯而易見。在這裡，邊緣運算被定位為答案。
快餐連鎖店的例子。不久前，在快餐店點餐還需要排長隊，直到時間到，並檢查你是否有效地收到了你點的菜。今天，你到處都有售貨亭。需要更少的員工，增加你得到你訂購的東西的機會等等。然而，對於快餐連鎖店來說，這意味著這些售貨亭及其背後的系統變得更加關鍵。供應商在這裡定位商業邊緣計算解決方案，其中包括所謂的微型數據中心和潛在的集中式、基於雲的管理服務。
邊緣運算的好處
讓我們總結一下邊緣運算的一些好處，以及它可以應用的地方：速度非常重要（低延遲）的應用案例，與數據中心的距離是一個問題，有些應用程序需要更加安全並且需要持續運行，在面向客戶的情況下（無論連接如何），列表還在繼續。
許多人還吹捧更低的成本和更快的佈署時間，例如在零售店或快餐店等環境中，佈署小型微型數據中心時，你還可以節省空間，並且通常周圍沒有太多 IT 人員。
有可擴展性（例如，跨不同的分散位置，當然，如果你使用相容的設備，並且可以快速佈署和成長而不會出現相容性問題），更快的反應處理時間，對於一些真正關鍵的應用尤其重要，需要保持事情 - 關鍵事情 - 運行在困難和偏遠的環境中，通常是工業邊緣所擁有的。對於面向客戶的邊緣佈署，我們當然不應該忘記客戶體驗。最後，無論喜歡與否，人們也可以節省成本 —— 記住快餐連鎖店。
邊緣在哪裡？
現在，邊緣在哪裡？不是那麼容易說和許多定義。同樣，這取決於你詢問的對象，還取決於應用程序和環境的類型。你可以想像，作為連鎖店一部分的快餐店示例中的邊緣看起來與工業邊緣不同。
憑藉工業優勢，我們通常位於偏遠地區，這些地區也遠離（區域）數據中心，現場擁有大量設備（例如石油和天然氣）。此外，你將什麼準確定義為邊緣的一部分？在快餐店中，雲應用於遠端監控所有餐廳的各種 IT 邊緣系統，你可以說一切都在邊緣 —— 靠近消費者。
邊緣位置是地理上分散的計算機櫃/空間/設施，在實體上更靠近數據源或用戶群。換句話說，要存在一個邊緣，就必須有一個樞紐或核心；因此，將計算分散到外圍可以稱為「邊緣運算」，而物理外殼/空間/設施可以定義為「邊緣設施」 （Smarak Bhuyan）
如果你開始深入挖掘並更詳細地了解精確設備等，例如石油和天然氣，你可能會迷失在精確邊緣，而不是邊緣的語義細節中。電信公司也是如此。
因此，是時候制定標準和參考架構了。同樣，這裡也發生了很多事情，但同樣有多個參與者和方法。我們是否說過邊緣運算市場，已列入許多供應商的議程？
有時你還會讀到邊緣運算將取代雲端運算。這簡直是胡說八道，因為邊緣運算需要雲等，以便在例如事情分發時獲得所需的可見性。而且根本沒有在任何地方使用邊緣運算的商業案例。此外，邊緣運算並非沒有挑戰。同時，一些被吹捧的好處，例如關於網絡安全，在其他層面上也仍然存在問題。我們不要忘記兼容性問題。最後，許多組織甚至還沒有開始使用雲。因此，邊緣計算的故事當然還沒有結束。事實上，它仍然需要真正開始。
邊緣、端點和核心 —— 雲
關於邊緣在哪裡還有幾句話。例如，你可以遵循 IDC 的觀點。
在前面提到的論文中，IDC 區分了：
- 核心（所以，雲，具有託管、超大規模數據中心、企業營運數據中心和各種形式的雲端運算），
- edge，是不在核心數據中心中的企業強化服務器和設備
- 端點，包括網絡邊緣的設備，例如傳感器和可穿戴設備。
總體趨勢是數據生成在 IDC 視為核心的雲級別上增加，當然在邊緣運算是一種分散的範式，可以推動大量用例的數位化轉型，尤其是在未來幾年。而且，如前所述，相輔相成的雲在未來很長一段時間內也表現得非常好。據 IDC 稱，到 2025 年，全球近 30% 的數據將需要即時處理，邊緣的作用將繼續增加。
總結一下，IDC 的下圖顯示了 IDC 視圖中端點、邊緣和核心的位置和相互作用。請注意邊緣部分中存在分支機構、蜂窩塔和網關，這再次顯示了我們看到的三個類別或應用程序集群。
邊緣運算和數據中心市場
在邊緣層中，我們發現伺服器機房、現場服務器、蜂窩塔和較小的數據中心位於區域和遠端以加快反應處理時間，這也是你可以找到用於邊緣或邊緣數據中心的微型數據中心的地方。
一些供應商將「區域邊緣」區分為中央或城市地區的大型計算和儲存（比大型中央數據中心更接近用戶/消費者，但仍然如此）和本地邊緣作為生成和消費數據的小型微型數據中心。
邊緣運算顯然對數據中心市場產生了重要影響。這讓我們回到了之前提到的計算週期或範式轉變。考慮一下計算範式的轉變，從大型機到客戶端-伺服器模型，然後再到更集中的雲模型，透過託管以及自 2019 年底以來，超過 500 個超大規模數據中心。
邊緣計算是 5G 移動通信等多種新興技術的基礎推動力，這將使物聯網和其他邊緣設備能夠以單位數毫秒的網路延遲(Equinix)更快地連接到數據和計算資源
正如總部位於美國的建築系統整合公司 Wadsworth Solutions 的 Jeff Groat 所說，該公司正在加強其在數據中心和微型數據中心的活動，並考慮到邊緣和 5G：鐘擺必須朝一個方向擺動，每個人都朝著巨型方向發展數據中心，現在邊緣或微型數據中心變得非常重要，當然隨著 5G 的出現，鐘擺開始朝另一個方向擺動。也可以說，鐘擺同時朝兩個方向擺動，尤其是在超大規模數據中心不斷增加的情況下。同樣，這將是一個混合體：邊緣和雲。
既然我們再次提到 5G，也許是時候強調邊緣運算不僅是 5G、工業 4.0 和 IIoT 用例（如預測性維護）的推動者，也是其他領域的物聯網、人工智能和大多數領域的推動者。當然是數位雙胞胎，僅舉幾例。
從數據儲存的角度來看，到 2024 年，核心（雲）預計將成為主要儲存庫，核心中存儲的數據將是端點存儲的兩倍以上。此外，邊緣儲存預計將出現顯著成長，因為它對延遲敏感的服務每個 IDC 應用激增。
在眾多邊緣運算定義中，有一個來自 Google 機器學習基礎設施 PM 的 Infrastructure Mason 的 Smarak Bhuyan，它可能會吸引基礎設施和數據中心人員：「邊緣位置是地理上分散的計算外殼/空間/設施實體上，更靠近數據的來源點或用戶群。換句話說，要存在一個邊緣，就必須有一個樞紐或核心；因此，將運算分散到外圍可以稱為「邊緣運算」，而物理外殼/空間/設施可以定義為「邊緣設施」。」
邊緣和數據中心前景
IDC 在其「FutureScape：2020 年全球數據中心預測」中表示，預計到 2023 年，佈署的新數據中心基礎設施中，有一半以上將佈署在日益關鍵的邊緣位置，而不是企業數據中心，而目前這一比例還不到 10%。
互連和數據中心公司 Equinix 引用了其「影響 2020 年數位基礎設施格局的 5 大技術趨勢」的預測，並補充說，到 2024 年，邊緣應用程序的數量將增加 800%。
Equinix 表示，分佈式基礎設施和邊緣運算，將加速混合多雲的採用，預計 2020 年每個業務部門都會出現這種情況。
回顧 IDC （你可以在此處收聽研究公司的所有 FutureScape 2020 網路研討會的重播），Equinix 指出企業必須實現 IT 現代化，以實現虛擬化、容器化和軟體定義以支持邊緣，並應考慮新的數據中心可以支持邊緣建構，並優先考慮基礎設施優化，和應用通信成本的合作夥伴。
來自同一 IDC FutureScape 網路研討會的另外兩個與邊緣相關的數據中心預測：1) 到 2023 年，75% 的主要邊緣 IT 場景，將利用 ML 和 AI 支持的控制，來轉變維護並提高能源資源的有效利用；2)到 2024 年，超過 75% 的邊緣位置基礎設施，將透過即服務模式使用/營運。
大型組織中的邊緣運算
雖然邊緣運算市場，在工業應用和工業 4.0 的範圍內有很多活動，但也考慮到與 IIoT 的聯繫，未來幾年的邊緣運
物聯網感測器將生成大量與基於機器學習的自動化相關的數據。即使我們看到邊緣運算的出現，這些技術中的許多也將在雲中交付和使用（Ram Jambunathan，SAP）
在商業應用中，在某些情況下重新考慮 IT 架構可以立即獲得回報，並提供與已經存在的業務問題相關的好處，包括與邊緣優勢的真正需求不嚴格相關的挑戰運算（例如，較小的 IT 基礎設施佔用空間，需要以集中方式監控和報告大量商店的性能，在不可能的情況下需要較少的現場干預等），總是更容易銷售。仍有待觀察的電信行業機會與以下事實有關：借助 5G，未來幾年將發生很多事情，因此勢頭可能存在。
工業 4.0 和工業邊緣是另一回事。可以肯定的是，這些措施帶來的好處和機會都是存在的，尤其是在那些快速行動可以產生重要影響並且許多相關資產在地理上分散的行業中。然而，分析師意見不一，調查顯示情況喜憂參半。
工作負載越來越多地轉移到並誕生於雲中。然而，隨著邊緣運算，工作負載、數據和處理能力從雲端轉移到邊緣。雲端運算和邊緣運算將與對人工智能日益成長的需求相融合，其中正確的方法取決於給定的應用程序。
邊緣計算尚未被視為最具影響力的技術
當我們在所謂的第四次工業革命範圍內查看大型組織的技術優先事項時，四大經典仍然在 2020 年及以後的榜單中排名靠前：物聯網、人工智慧、雲基礎設施和大數據/分析。
此外，CXO 期望這些「四大」相關技術中的每一個對他們的組織的影響，總而言之，仍然是有限的。當被問及他們預計哪些技術對其組織影響最大時，在德勤「第四次工業革命」2020 年版（PDF 下載）接受調查的 2,000 多名大型組織的 CXO 中，只有 6% 預計邊緣運算將具有對其組織產生重大影響。
相比之下：這低於量子計算（7% 的受訪者）、增強現實（9%）、3D 列印 （10%）和區塊鏈（17%）。另一方面，71% 的人預計物聯網會產生重大影響，其次是人工智慧(68%)、雲基礎設施 (64%) 和大數據/分析(54%)。
有人可能會爭辯說，「四大」技術已經存在了很長一段時間（我們談論雲多久了，曾經預測有多少物聯網設備現在連接？）但總而言之，可以肯定地說正如大多數供應商所意識到的那樣，邊緣運算確實仍處於早期階段，並且需要大量的教育和案例。
另一個擔憂可能是，正如德勤的調查再次證實的那樣，策略短期主義仍然是常態。短期思維和缺乏連貫的策略，是我們這個時代的組織病，正如我們在大量組織的行銷策略中看到的那樣。它們是工業 4.0 和數位化轉型等整體願景經常失敗，並停留在臨時策略和孤立項目中的主要原因，這是一直存在的業務挑戰，但在「快速任何事情」的今天變得更糟。
此外，策略往往缺乏起點，關於工業 4.0 的策略方法也不完全佔多數。對於邊緣運算供應商而言，關鍵是通過生態系統方法使解決方案，盡可能對業務友好，並在短期內明確關注收益。這就是一些人試圖做的事情。像往常一樣，最好的方法是避開流行語和技術，專注於業務。
SAP.iO 常務董事 Ram Jambunathan 在報告中引用了他對工業 4.0 和工業物聯網邊緣運算的期望：「物聯網感測器將生成大量與基於機器學習的自動化相關的數據。即使我們看到邊緣運算的出現，其中許多技術也將在雲中交付和使用。」
請注意，許多組織，當然是在工業市場中，仍在大量領域緩慢地向雲遷移，並且 Jambunathan 在談論，生成大量可用於 ML 的數據的物聯網感測器時談到了一個 - 目前尚不清楚 - 未來 -基於自動化。我們當然還沒有。
顯然，這只是一項調查，方法很重要。其他調查似乎對工業 4.0 中邊緣運算的發展更為積極，分析師也是如此。當然，德勤報告的受訪者並非來自較小的組織。他們還來自所有主要行業，這也可能產生影響。在 2,029 名受訪者中，只有 30% 來自美洲，29% 來自亞太地區。大多數（41%）來自歐洲/南非。
物聯網和邊緣運算之間的聯繫很明確：必須越來越多地即時收集、處理、分析和驅動大量數據（Gabriele Roberti，IDC）
邊緣運算進出製造業和零售業
在查看分析師報告時，我們看到的情況有所不同。例如，根據 IDC 的數據，60% 的歐洲公司已經在一定程度上利用了邊緣運算解決方案，製造業不僅在歐洲使用邊緣運算，而且還準備好快速行動。
正如 IDC 研究經理 Gabriele Roberti 在博客中所說，「從垂直角度來看，鑑於已經投入工業 4.0 的努力，歐洲製造業在推進邊緣技術方面處於領先地位」。在最適合邊緣運算的歐洲行業列表中，我們注意到製造業、零售業、石油和天然氣以及公共部門。
不僅僅是 IDC 或歐洲。「賦能邊緣」是 Gartner 的 2020 年十大策略技術趨勢之一，製造業仍然是工業 4.0 的精髓，而零售業已經最為活躍。
Gartner 研究副總裁 Brian Burke：「目前對邊緣運算的關注，主要來自於物聯網系統，需要為製造或零售等特定行業的嵌入式物聯網世界，提供斷開連接或分佈式功能。然而，邊緣運算將成為幾乎所有行業和用例的主導因素，因為邊緣擁有越來越複雜和專業的計算資源，以及更多的數據儲存」。
Burke 補充說，包括機器人、無人機、自動駕駛汽車和操作系統在內的複雜邊緣設備將加速這一轉變。在對 10 大策略技術趨勢的概述中，Gartner 對邊緣運算的描述也稍長一些：
「邊緣運算是一種運算拓撲結構，其中資訊處理和內容收集和交付，被放置在更靠近這些資訊的來源、儲存庫和消費者的位置。它試圖將流量和處理保持在本地，以減少延遲，利用邊緣的功能，並在邊緣實現更大的自主權。」
2021-2024 年邊緣運算支出
隨著我們進入所謂的分佈式智慧時代，預計到 2024 年，全球在邊緣運算上的支出總額將達到 2500 億美元。
根據 IDC （國際數據公司）的支出指南，在未來幾年中，邊緣運算支出將由「非凡價值和機會」的未來主導。支出將主要集中在美國和西歐，如今美洲、歐洲、中東和非洲地區和亞太地區已佔總額的 99% 左右。
正如 IDC 之前在其「數據時代」報告中預測的那樣，在預測期內的複合年 成長率為 12.5%，預計 2024 年全球邊緣支出將達到 2500 億美元，邊緣運算正在快速成長，而雲成為新的核心。
這些轉變與幾年來市場上發生的事情，以及全球（不斷成長的）數據領域（不斷成長的影響）的演變是一致的，在這種情況下，越來越多的案例需要對越來越多的數據進行即時處理。
它們與 智慧向物聯網邊緣的轉變、數據中心的轉變，以及包括 行動 網路(5G)和未來應用（尤其是汽車）在內的更新技術齊頭並進。工業 4.0 是邊緣 運算的關鍵驅動力，製造業在邊緣 運算支出最多的行業列表中排名靠前。
對於 IDC 邊緣策略研究總監 Dave McCarthy 來說，邊緣產品和服務正在推動下一波數位化轉型。McCarthy：「由於能夠將基礎設施和應用，放置在靠近數據生成和消費的地方，所有類型的組織都在尋求邊緣技術，作為提高業務 靈活性和創造新客戶體驗的方法。」
這種向更分佈式環境的轉變，端點扮演更重要的角色並不是什麼新鮮事，並且與端點（行動設備、連接資產、車輛等）是數據創建的主要位置密切相關。
邊緣支出 —— 行業和技術
在其邊緣支出更新中，IDC 還著眼於邊緣運算的主要成長領域。從行業角度來看，製造業領先：在整個預測期內，邊緣支出的前三大行業是 1) 離散製造、2) 專業服務和 3) 流程製造。
「邊緣產品和服務正在推動下一波數位化轉型。由於能夠將基礎架構和應用程序放置在靠近數據生成和消費的地方，所有類型的組織都在尋求邊緣技術，作為提高業務靈活性和創造新客戶體驗的一種方法。」 （IDC 邊緣策略研究總監 Dave McCarthy）
零售業是另一個重要行業。事實上，根據 IDC 的數據，到預測期（2024 年）結束時，零售業有望超過流程製造，並從支出角度排名第三。然而，預測期內成長最快的是專業服務（邊緣支出成長，五年複合年成長率為 15.4%）。
從技術角度來看邊緣支出，IDC 預計到 2024 年，服務（包括專業和預置服務）將佔所有邊緣支出的近一半（46.2%）。硬體以 32.2% 的邊緣支出比率排名第二，軟體第三 21.6% 的人準備使用與邊緣相關的軟體。」
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