边缘是用户及其设备与连接他们的网络相遇的地方。 这是一个平台，但没有应用程◆序的平台就像没有钉子的锤子。 那么，哪些应用程序让边缘计算成为真正的杀手锏呢？

提供了一种在云外平台上运行应用程序的︾新范例。 边缘是用户及其设备与连接他们的网络相遇的地方。 这是一个平台，但没有应用程序的平台就像没有钉子的锤子。 那么，哪些应用程序让边缘计算成为真」正的杀手锏呢？

用于边缘估计的 9 个杀手级应用

物联网网段

边缘计算和物联网 (IoT) 齐头并进。 随着新连接设备的█爆燃减少，从车辆到面包店机器的一切现在都有 IP 地址。 这种新设备正在生成大量数据。 如此多的数据可以让您有限的互联网上行链路保持最新状态。

通过在靠近源头而非云的物联网网段中处理〖边缘设备中的大部分数据，联网设备可以消耗更少的回程带宽。 如果上行←链路出现故障，物联网网段可以继续运行，因此当您连接的交换机和连接的灯泡暂时失去与云端的连接时，您不◣会陷入深渊。

工业物联网 (IIoT) 将这一概念带入了工业规模。 随着时间的推移，许多现有的工业设备都会面临数据被忽略或丢失的情∴况（实际上高达 97%）。 通过在边缘收集和简化数据，IIoT 细分市场可以提高工业自动化的效率和效率。

IoT 和 IIoT 还可以作为多个相关边缘计算应用程序的平台，包括互联√车辆、交通和能源。 这些应用程序共享遥感分析和边缘本地驱动的物联网功能。

2、网络功能

路由器、交换机和防火墙※通常让人联想到小金属盒。 传统上，网络功能在专用设备上运行，但网络功能◥虚拟化 (NFV) 将这种封闭系统转变为可以在虚拟机甚至容器中运行的软件。 与本文讨论的其他应用程序不同，网络功能必须在边缘运行。 数据包转发和安全功能很难在保持实时性能的同时外包给〗云端。

幸运的是，NFV 和 Edge 的结合使得管理这种新的虚拟化网络功能的生命周期和配置比以往任何时候都更加容易。 网络服务提供商长期以来一】直将转向 NFV 作为推出通用边缘计算平台的机会，例如多接入/联通边缘计算 (MEC)。 3.游戏

多人游戏是带宽密集型和延迟敏感的应用程序。 通过根据位置匹配游戏玩家，然后将游戏服务器放置在⊙离他们更近的地方，多人网络延迟可能高达几微秒。 控制台或 PC 游戏平台与前端服务器之间的延迟越低，延迟就越低。 竞技游戏的盛行表明，有大型游戏社区愿意为更好的体验支付溢价。

使用边缘计算Edge、云游戏云游戏等服务似乎是可行的。 游◤戏玩家无需每年或每五年投资一台新 PC 或 Xbox，而是可以订阅托管游戏服务。 边缘计算硬件是最新的，用户可以远程连接。 事实上，之前对此类云游戏的尝试因实时延迟问题而失败，但托管边缘计算平台的发展可能会重启这种模式，最新版本和 .

4. 内容交付

原始的边缘应用程序。 通过缓存边缘内容——无论是网页、视频还是音乐——最终用户都能享受到更好的体验。 边缘缓存对传统网络服务器进行了巨大改进，提供大约一微秒的延迟。

这是20年前的新闻； 明天和 Edge 有什么关系？ 内容分发网络 (CDN) 市场仍由少数几家公司主导，例如 BAT 的 CDN 服务和 . 他们建立了一个庞大的全球缓存网络。 如果 Edge 看起来→更像云呢？ 任何内容提供商（如 HBO 或 HBO）都可以在网络边缘启动自己的自定义微缓存，而不是依赖 CDN 提供商，这比使用通用 CDN 提供商要大得多。 灵活＠性和定制化。

5.语音和视频识别的机器学习

通过 Alexa、 和 Siri 进行语音识别现在已成为主流。 据悉，在设备日益互联的世界里，支持语音和视频的设备数量只会越来越少。 将所有这些语音和视频内容拖回云端的成本很高ξ　。 用户希望在不影响其数据计划的情况下获得低延迟响应。

Edge 使机器学习推理模型（例如语音和视频♀分析模型）比以往任何时候都更接近最终用户及其设备。 通过在边缘将语音转换为文本，可以将兆字节 (MB) 的录音转换为仅几个字节的文本。

6. 虚拟桌面

尽管云软件是企业应︼用程序的未来，但许多人一直依赖虚拟桌面来完成工作。 无论此类虚拟桌面环境是托管在企业数据中心还是公共云中，它们对于远程工作者来说都可能很慢，甚至可能在错误的网络条件下停止工作。 Edge 有潜力从数据中心释放虚拟桌面环境，并通过虚拟机迁移为远程工作人员提供高度受控的本地化访问。 想象一下在办公室使用虚拟桌面环境，然后让▃虚拟桌面实例跟随您到最近的边缘站点。 与游戏用例一样，较低的延迟会产生重大影响。

7. 视频会议

无论是夜会还是季╱度会，我们大多数人都体验过会务软件，但语音卡顿、视频质量差、屏幕共享卡顿』的情况并不少见。 这个问题可能是由连接到云的统一速率引起的，其中多个语音和视频流被多路复用在一起。

通过将语音和视频会议软件的服务器端放置在离参与者更近的位置，可以显着减少此类质量问题。 全球分布式语音∏和视频服务器的边缘架构为与会者提供更具弹性和响应性的用户体验。

8.云存储

每个人都有云中的数据，但有时↙很难访问。 它可能很慢甚至难以使用。 无论您是使用 Drive 等服务，还是只是尝试访问网络文件系统 (NFS)，远程〓存储并不总是按应有的方式工作。

Edge 可以提供帮助。 通过将存储段放在边缘，该段可以充当读/写缓存。 如果云存储服务▲不可用pc外包，它可以提供一组本地缓存的工作文件。 当连接速率较◣慢时，它可以提供快速本地存储阵列的外观，尽管上行链路非常慢。

9.增强现实

最后，华丽的Edge用例。 事实上，增强现实 (AR) 不太可能成为边缘计算发展的驱动力。 事实上，边缘计算可以减少↓对轻量级 AR 麦克风计算能力的需求，而功率权衡和当前对专用硬件的依赖阻碍了 AR 作为当前的通用边缘计算平台。 并且，AR 与原型边缘々估计应用程序完全相同的模型：带宽要求和延迟敏感性。 随着这项∞技术的进步pc外包，增强现实无疑将受益于边缘计算的发展并取得重大进展。

没有一个应用程序足以促进通用边缘估计平台的出现。 而且，此类应用程卐序可以围绕边缘创建平台生态系统并处理异构工作负载，同时实现尚未想象的新可能性。