从集中到边缘：IT 架构的新平衡与边缘计算的崛起
一、边缘数据：爆发式增长的 “新石油”
世界上 90% 的数据是在过去两年内创建的；
到明年，全球数据量将达到近 40 万亿千兆字节，平均每个人每秒将产生 1.7 兆字节的数据；
到 2022 年，连接设备数量预计增长 140%，人类将很快进入一个拥有超 500 亿台设备的世界，这些设备随时会引发 “数据雪崩”。
二、边缘计算的核心原理：时间与传输成本的双重驱动
时间成本（延迟）：对实时性要求高的场景（如自动驾驶的紧急制动、工业机器人的协同操作），数据传输到云端再返回的延迟可能导致严重后果，边缘计算将处理环节放在数据生成附近，可将延迟降至毫秒级。
传输成本（带宽）：海量边缘数据（如高清监控视频、传感器实时数据流）传输至云端需消耗大量带宽，边缘计算可在本地完成数据过滤、预处理，仅将关键信息上传，大幅降低带宽压力与成本。
三、边缘计算的落地：基础设施的大规模部署
1. 典型案例：从中央办公室到微型数据中心
AT&T 的 CORD 计划：将传统中央办公室重新设计为数据中心，成为其交付架构升级的基础，使边缘计算能力向用户端延伸；
云计算厂商的边缘扩建：主流云厂商正推进边缘数据中心建设，作为大规模集中式数据中心的补充，形成 “核心云 + 边缘节点” 的分层架构；
蜂窝基站内的微型数据中心：这一概念即将成为现实，通过在基站内部署小型计算单元，实现对周边设备数据的本地化处理。
2. 分层架构：适配不同延迟需求
对延迟最敏感的用例（如工业控制、AR/VR），将配备与设备极近的小型计算单元；
这些单元可将处理结果反馈至边缘数据中心的缓存或存储中；
多数情况下，边缘计算与关联设备将优先在本地处理数据，无需发送至企业云或远程数据中心，这在隐私法限制跨境数据共享的地区尤为实用。
四、边缘计算的关键：低延迟与大规模数据处理
消除距离导致的延迟，成为新一代战略应用（如智能城市、远程医疗）的核心推动者；
适应不断演进的 IT 基础设施，实现 “集中云” 与 “分布式边缘” 的协同；
支撑大规模流数据处理，适配来自各类设备的数据，并能在分层缓存或存储中高效处理存储数据。
