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自从本世纪初云计算模型的出现和广泛应用，云计算已经改变了我们的生活、学习和工作，例如，SaaS 服务已经被谷歌、微软等公司运用到自己的数据中心。云计算核心在于「集中」，即将大量数据集中式存储和处理，实现方式是建造大型数据中心，利用数据中心海量机器的算力来计算和解决问题。从贵州到冰岛，全球都可以看到大公司的数据中心。对于亚马逊、微软、阿里和腾讯来说，云计算平台也已经成为非常重要的业务和收入来源之一。更多相关内容请关注自动化部署www.cloud-sta***.cn
不过，随着物联网时代的逐渐临近，云计算将会面临诸多挑战。首先是数据量，根据互联网数据公司 IDC 预测，到 2020 年，全球范围内的数据总量将大于 40ZB（1ZB=1 万亿 GB）。和普通的电脑、手机等设备相比，交通工具物联网设备产生的数据堪称海量。例如，波音 787 飞机每秒产生的数据量超过 5GB；目前较热的无人驾驶大量使用摄像头和激光雷达，这些传感器每秒产生的数据就达到 1GB 大小。以目前的带宽水平来看，无法支持设备到云端之间的数据传输，而让云计算中心实时返回数据决策也变成了不可能的任务。
据思科互联网业务解决方 案集团预测，到 2020 年，连接到网络的无线设备数量将达到 500 亿。而这其中大部分设备都需要实时联网进行数据交换。即便到了 5G 成熟的时代，其带宽也无法支持海量物联网设备将海量数据传输到云计算中心进行集中处理。
同时，从能耗角度来看，云数据中心的能耗已经是一个挑战。根据环境报告显示，我国数据中心所消耗的电能的总和已经超过匈牙利和希腊两国用电的总和。随着在云计算中心运行的用户应用程序越来越多，未来大规模数据中心对能耗的需求将难以满足。
另外，云计算模型中，用户的一切数据都需要上传到数据中心，而在这个过程中，数据安全性就成了一个重要问题。从电子金融账户密码、到搜索引擎历史再到智能摄像头监控，这些个人的隐私数据在上传到数据中心的过程，都蕴含了数据泄露的风险。
而要解决物联网时代数据的处理难题，则需要从结构上来重新思考，这就是边缘计算的诞生背景。
