根據新的IDC支出指南，到2024年，全球在邊緣計算上的支出將達到2500億美元。服務將占所有支出的近一半（46.2％），其次是硬件，占32.2％，在邊緣計算上占21.6％。相關軟件。

再往前看，Gartner估計，到2025年，將在傳統集中式數據中心和云之外的邊緣處理75％的數據，而目前這一比例還不到10％。

如果這些統計數據能說明問題，那么邊緣計算將可能在改善客戶體驗方面發揮巨大作用，并且不僅會改變營銷領域，而且還會改變制造業，安全性，醫療保健和零售領域的競爭環境。

定義邊緣計算
邊緣計算是指將計算資源放置在更靠近設備或用戶的位置，換句話說，位于網絡邊緣的系統。通常，系統會連接到距離用戶或設備一定距離的云服務。通過將數據處理移到邊緣，減少了等待時間，現在大多數數據在用戶或設備附近進行處理。

潛在的應用包括自動駕駛汽車，增強現實（AR），店內個性化營銷，人工智能（AI），大數據分析，制造和IoT設備。

這是一個示例，其中邊緣計算用于使計算能力和數據更接近消費者，并通過AR和VR創造沉浸式購物體驗。

“基于AR和VR的購物體驗就是使用邊緣計算的示例。結合5G和移動云邊緣，數據處理將更靠近消費者，而不是基于遠程云的數據中心。” Janakiram＆Associates的分析師。

精益數據處理，霧節點和云如何協同工作
對于不依賴低延遲的應用程序（例如SaaS），云計算效果很好。對于那些需要低延遲的應用程序（例如IoT設備），在靠近設備本身的位置分析數據更為有效。Genpact技術解決方案負責人Rohinee Mohindroo表示，這種實時功能必須是相關且可靠的。

她說：“邊緣計算使用精益數據處理來在邊緣做出最相關的決策，然后使用霧和云服務來提高可靠性。”

霧計算使云距離創建和處理來自IoT設備的數據的事物更近。物理霧設備（稱為霧節點）可以位于具有網絡連接的任何位置，例如零售商店的過道，工廠的天花板，電線桿，機場甚至汽車中。唯一的要求是存儲，計算和網絡連接。

霧節點收集的數據基于需要分析的速度而不同地分散。對時間最敏感（即在一秒鐘之內）的數據在最近的霧節點本身上進行分析。能夠等待更長的時間（從幾秒到幾分鐘）的其他數據將被發送到聚合節點。時間最不敏感的數據將傳遞到云。

邊緣計算挑戰
對于希望使用邊緣計算的企業而言，最大的挑戰之一是部署和管理的后勤工作。邊緣系統必須即插即用。例如，考慮一下雜貨店。他們沒有IT人員來插入和打開它，因此部署必須足夠簡單，以使非技術商店經理可以插入并打開它。” Collier說。

根據Mohindroo所說，另一個挑戰是訓練。Mohindroo說：“將AI能力提升到邊緣不僅需要將數據收集和處理轉移到邊緣，還需要將培訓和學習轉移到邊緣。” “但是這樣做將有助于進行自我修復，自我優化的智能設備的必要實時處理，并使基于語音的對話和混合現實體驗更加直觀和安全。”

邊緣計算實例
Gigaom的分析師Jason Collier表示，特斯拉汽車的自動駕駛功能是使用IoT數據和霧節點進行邊緣計算的示例。他說：“自動駕駛將在沒有用戶輸入的情況下將您從A點驅動到B點，但是，假設18輪摩托車開始合并到您的車道中，您會猛踩剎車并猛拉方向盤，”他說。

“在用戶輸入前后30秒鐘，邊緣設備獲取了所有IoT傳感器數據并將其上傳到大霧中。然后，它將對數據進行進一步處理，并將其上傳到云中，然后在運行自動駕駛的神經網絡的下一個訓練迭代中使用它。”

到您回家插入汽車時，數據已經向下傳播回堆棧，因此您的汽車現在變得更加智能。“現在，將其乘以當天發生的其他100萬用戶輸入，” Collier說，“如果沒有緩解的優勢，那么物聯網就不可能以這種規模存在。”

在零售業中，制冷設備中的溫度傳感器提供了另一個示例，其中物聯網和邊緣技術協同工作。根據Collier的說法，商店中通常有50-100個用于IoT設備的IP地址，用于報告溫度數據。“然后，在邊緣對數據進行處理，以確定其是否符合規范；如果不一致，則將其向上報告給核心/云。分層數據處理就是一個很好的例子，只有重要或相關的數據才在堆棧中報告。”

Collier說，Edge已經被用來運行傳統應用程序，這些應用程序使許多零售企業保持運轉，并允許他們突破自己的能力范圍。

“這方面的主要例子是一家雜貨店連鎖店，它是邊緣企業的早期投資者。他們使用邊緣計算來運行商店的庫存控制，銷售點和安全系統。這也使他們能夠開發真正推動客戶體驗（CX）突破的應用程序。”

邊緣計算對客戶體驗的好處
邊緣計算可用于改善客戶體驗的方法有很多，特別是與AI，機器學習和自然語言處理等其他技術結合使用時。“通過結合情感分析，面部識別，語音分析和基于位置的上下文定位可以增強客戶體驗，” Mohindroo說。

一個客戶體驗應用程序是為移動設備創建的雜貨清單應用程序。“雖然每個商店的布局都不同，但是邊緣計算的優勢在于應用程序可以重新排列列表中的商品，從而為客戶提供獲取所有這些商品的最佳途徑，” Collier說，添加商店可以利用該功能按促銷商品吸引客戶。

Edge Computing Plus AI等于實時個性化
由于客戶通常會與熟悉的技術巨頭進行超級個性化，因此客戶的期望比以往更高。使用傳統方法，很難提供實時交互，但是，通過將邊緣計算與人工智能相結合，品牌將能夠提供實時個性化和訪問并分析深入的客戶數據和行為分析，從而提供可操作的見解，從而即時個性化。