在一个每个公司都是技术企业的时代，数字化转型成为企业保持竞争力的必要条件。数字转型的第一波重点是将工作负载转移到云。正在进行大规模数字转换的企业通过将整个操作迁移到公共或私有云服务来集中处理和存储数据。最近联网设备的大量涌入和随之而来的数据爆炸给这种模式带来了压力，现在各大公司都在期待下一波变革，这将使它们更接近边缘，也更接近它们的客户。
今天，物联网设备、自动驾驶汽车、机器人系统和其他数字平台的爆炸式增长，导致了海量数据和网络边缘的巨大扩张。这让网络需要新的方法来实时处理、分析和处理这些数据。当我们考虑将帮助我们管理全球经济的架构时，新技术和它们产生的海量数据的交集将我们置于一个拐点。
进入下一波数字转换．我们可以称之为数字转型2.0。它专注于增强优势，旨在尽可能接近客户部署企业的业务逻辑，在这种情况下，快速、实时的数据分析可以改变生活。要做到这一点，需要从传统的IT开发模型调整到更合作的DevOps方法。带宽、延迟、地理位置和安全性是当今应用程序的关键考虑因素。这就需要一种新的IT方法，将工作负载转移到边缘，更靠近发生操作的客户。
随着连接设备和应用程序数量的增加，边缘计算将在各个行业中发挥更大的作用。如今，银行、医疗保健分析、机器人和自动驾驶汽车等领域的应用需要可靠的网络连接和低延迟的实时访问。在很多情况下，是集中的云计算可能无法满足这些应用程序的处理需求，这仅仅是因为与边缘的网络距离带来的延迟。这将导致效率低下和无法忍受的滞后时间。一个需要根据市场波动迅速做出决定的股票经纪人，或者一个需要在手术前查看检查结果的急诊室医生，都不能在风险很高的情况下等待答案。
在这个2.0的世界里云和边缘以新的方式协同工作．云计算将扮演更重要的战略角色，而运算计算(部署在云计算中产生的见解)将转移到边缘，以避免延迟惩罚。在一个模型中，云中的人工智能可能基于海量数据开发算法，而边缘计算则将这些算法应用于数据流的收集和处理。
例如，自动驾驶汽车必须能够实时收集、分析和处理各种数据。它们本质上是移动电脑和轮子上的数据中心。2020欧洲杯预赛设想一辆自动驾驶巴士沿着旧金山市中心联合广场区的吉尔里大道(Geary Boulevard)行驶。对于任何需要快速分析和反应的理想情况，都有很多例外情况:变化的信号灯、行人进入街道、阻塞车道的车辆抛锚、导致交通阻塞的小车祸。等待数据在云中传输并返回可能会带来灾难性的后果。将逻辑和计算能力移到边缘——尽可能靠近公交车——使自动系统能够利用数据实时做出正确的调整，避免发生碰撞或更糟的情况。
这些类型的快速分析和响应应用程序在各个行业中变得越来越普遍。依赖专业机器人技术的生产设施需要更快地了解机器产生的数据，并对设备故障或质量控制问题做出反应。在零售行业，边缘计算可以用来分析特定于商店的销售点数据和区域趋势，以告知从库存到店内展示的一切。
流媒体和网络游戏在美国，用户体验是业务的核心，也正将更多的计算资源转移到边缘。如果一款游戏因为带宽不足或网络连接不稳定而在使用高峰期间陷入停滞，用户就会放弃该平台。游戏工程师需要不断做出改变，以改善游戏玩法，并实时修复问题。这需要连续快速的工程和部署。
考虑到需要将逻辑移到更接近客户的应用程序领域的数量，在数字转换的下一阶段，边缘变得更加重要。这意味着企业需要围绕构建或购买的问题做出新的决策。扩大优势需要大量的资本投资，而许多公司根本无法做到这一点。就像组织需要评估是构建自己的云操作还是迁移到托管云服务(如Amazon Web services或Microsoft Azure)一样，公司也需要决定谁的边缘计算网络将为他们的需求提供最好的解决方案。
在数字转型的下一个阶段，企业将寻求边缘计算，以帮助缩小数据和应用程序之间的延迟差距。虽然云作为中央数据仓库和处理中心继续发挥着重要作用，但依赖于快速响应时间的应用程序将走向边缘。目前的挑战是理解如何将计算、存储和网络功能结合到一个从云到边缘的完整解决方案中。这就是为什么为下一阶段的数字转型选择正确的合作伙伴变得更加重要。
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