全球知名市場研究機(jī)構(gòu) CB Insights 數(shù)據(jù)預(yù)估，在兩年內(nèi)全球幾乎每人每天都會(huì)產(chǎn)生1.5 GB的數(shù)據(jù)。這將推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)服務(wù)的支出從2013年的不到500美元增加到2019年的1.7萬億美元。到2022年，預(yù)計(jì)僅邊緣基礎(chǔ)設(shè)施的支出將超過67億美元。邊緣計(jì)算技術(shù)包括各種類目和子類目，所有這些都應(yīng)該賦予各種技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和案例 - 從智能家電到智能汽車再到整個(gè)智慧城市。利用邊緣計(jì)算及5G技術(shù)實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián)，從M2M到云端設(shè)備通信以及從客戶端到服務(wù)器端(C/S)通信等不同連接場景下將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)包，如何確保各種物聯(lián)連接環(huán)境下數(shù)據(jù)包的安全加密編解碼以及針對(duì)其進(jìn)行有效的大數(shù)據(jù)快速批處理算法意義重大。
另外在人工智能算法方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自主分析以及其他應(yīng)用程序等工具在某些特殊連接場景下，有快速的大數(shù)據(jù)運(yùn)算的要求，這些即時(shí)的運(yùn)算事件必須在實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)的時(shí)間進(jìn)行，例如當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車在高速公路下行駛或者連接的醫(yī)療設(shè)備正在為患者提供緊急救生服務(wù)時(shí)，確保這些特定場景下滿足其業(yè)務(wù)需求，物聯(lián)網(wǎng)、5G技術(shù)的發(fā)展速度和進(jìn)程必須要提前先落地。
從智能邊緣過渡到智能網(wǎng)格是邊緣技術(shù)的一種延伸，在物聯(lián)網(wǎng)工作負(fù)載和系統(tǒng)變得更加復(fù)雜的情況下，該體系結(jié)構(gòu)也將更靈活，更靈敏。通過這種方式，物聯(lián)網(wǎng)將促進(jìn)邊緣資源、M2M設(shè)備本身之間的更大連接，最終形成新的多點(diǎn)到多點(diǎn)結(jié)構(gòu)層取代當(dāng)今的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)解決方案。
