HPE将边缘广义地定义为人、地点、事物及其产生的数据相交的地方。Narasimhan：在HPE，我们率先将边缘定义为数据中心以外的所有基础设施。Narasimhan：个人和物联网设备的数量正在增长，意味着数据也在不断增加。举个例子，HPE自己的服务器是在边缘利用AI制造的。在我们位于捷克共和国的工厂中，系统会在不到90秒的时间内对主板执行80次基于AI的视觉检查。
HPE将边缘广义地定义为人、地点、事物及其产生的数据相交的地方。
对于普通大众来说，边缘指的是事物或区域的周边部分，临界的意思。而对于21世纪的企业来说，边缘却是创新和灵感迸发的地方。
越来越多的算力正在从数据中心的云上转移到更靠近数据产生的地方，IDC预测，到2025年，地球上将有560亿个联网的物联网设备，而75%的企业数据将在边缘生成。
但什么是边缘计算，又如何将边缘计算的优势应用于企业的特定业务需求呢？我们请到了三位来自HPE的技术领导者，将以问答形式为您解答边缘计算的基本问题，希望对您的业务有所帮助。
嘉宾介绍Lin Nease HPE咨询和专业服务团队物联网首席技术专家
Partha Narasimhan Aruba首席技术官
Dr. Eng Lim Goh HPE高性能计算和人工智能首席技术官
Q1 当人们谈到边缘时，您认为意味着什么？Nease：边缘就好像是章鱼的触手，他包括数据中心外的绝大多数场景。他非常多样化，包括小型的资料室、智能手机和传感器，以及连接它们的网络基础设施等。
Narasimhan：在HPE，我们率先将边缘定义为数据中心以外的所有基础设施。但这也与企业具体的定位以及试图拥有的体验有关。这是一个将物理世界数字化的过程，并将数据转化为洞见力，从而提供更多可见性。例如，在边缘收集的数据可用于改进工业运营、提高安全性、降低成本和提高盈利能力。
Goh：边缘的第一个特征是数据的收集，比如连接到零售店服务器的IP摄像头、工厂内机器上的智能振动传感器和电子显微镜。第二个关键特征是，边缘设备在其网络方面，流出的数据多于流入的数据。第三个特征是这些边缘设备在某些方面受到限制：比如供电量，运行的环境类型，或可用带宽量等。
Q2 边缘突然如此火爆是由什么驱动？Narasimhan：个人和物联网设备的数量正在增长，意味着数据也在不断增加。在中心或云上处理所有这些数据的成本很高。因此，组织最终很可能对这些数据弃之不用。但是，如果在数据产生的源头进行处理，成本将大大降低，并且更多的用例将变得可行。同时，这可以将类云体验带到边缘，并支持增强现实和虚拟现实等新的低延迟服务。
Goh：传感器越来越敏感，而且越来越多，这意味着他们生成的数据比以往任何时候都多。但是带宽成本并没有随之下降，这让数据的传回成本变得非常高。因此，在本地收集和处理他们可以更具成本效益。与此同时，需要低延迟的应用程序数量也在增加。当您没有时间将数据发送到云端并等待传回时，您就需要边缘的处理能力。
Q3 云原生和人工智能等技术对边缘计算的发展有多重要？Nease：我认为非常重要。举个例子，HPE自己的服务器是在边缘利用AI制造的。在我们位于捷克共和国的工厂中，系统会在不到90秒的时间内对主板执行80次基于AI的视觉检查。过去，我们依靠人工来进行质检，往往会犯错。有了人工智能，质量控制大大改善。值得一提的是，如果不是在边缘，而是在云上执行此模式进行质检，则可能需要10分钟或更长时间。
Q4 企业在开始部署边缘技术时还应该考虑什么？Nease：我认为企业在开始部署边缘时，最大的限制不在技术方面，而是流程和模式。换言之，比其他公司更快地拥抱边缘技术，也就能更早的享有边缘带来的巨大优势，随之蓬勃发展的新业务也将为企业带来价值。
