根据分析机构IDC的新数据，2022年全球边缘计算的支出预计将达到1760亿美元，比去年增长14.8%。
边缘计算一开始的用例相当温和，但已迅速扩大到各个行业和范围。五年前，一个边缘网络是在一个坚固的容器中的几个中端服务器。现在，Nvidia和联想正在部署基于GPU的AI系统。
"如果我们在过去两年里学到了什么，快速适应快速变化的条件的能力对商业成功至关重要。IDC云计算和边缘基础设施服务研究副总裁Dave McCarthy表示："投资于边缘计算并结合人工智能和现代应用设计的企业，在应对接下来的任何挑战时都会有优势。
总的来说，IDC已经确定了150多个边缘计算的用例，涉及不同行业和领域。麦卡锡通过电子邮件说，2022年将看到最大的投资的两个边缘用例是内容交付网络和虚拟网络功能，而对边缘进行大量投资的两个行业是制造业和零售。
McCarthy说，对于制造业来说，许多边缘用例都围绕着流程优化和安全。这些公司几年前就开始投资物联网，但发现从设备上收集数据和使用数据来改善业务之间存在差距。边缘计算正在为这些数据增加智能，使运营团队能够更迅速地识别问题并自动进行补救。
其好处包括提高产品质量和减少浪费的材料。而在制造业中，几毫秒都很重要。"检测安全问题并立即采取行动的能力非常重要，"McCarthy说。"在这些用例中，基于云计算的固有延迟变得难以承受。这就是为什么你看到云计算公司对边缘解决方案进行大量投资，将他们的云计算平台延伸到工厂车间，"他说，这是指工业物联网(IIOT)。
零售商正在使用边缘计算来改善运营和客户体验。现代零售店已经有很多技术：销售点终端、数字标牌、库存跟踪、安全系统等等。每一个都有自己的管理软件，这些软件通常在云端运行。
"这给需要根据多个系统的数据做出快速、本地决策的零售商带来了问题。边缘计算可以作为这种店内数据的聚合点，并结合多个数据集，以获得更明智的运营观点。麦卡锡说："如果云或网络不可用，它还能提供一层弹性，确保业务的连续性。
这些用例中的许多都是由人工智能实现的。例如，视频摄像头正在成为一个通用的传感器，可以检测到从硬件缺陷到盗窃，以及某人是否没有穿戴适当的安全设备等一切。随着这些用例变得更加复杂，分析更大的数据集和检测更多的条件，所需的边缘基础设施也在发生变化。因此，GPU出现在了边缘。
麦卡锡说，这些用例中有些是取代旧系统的，有些是全新的。无论哪种情况，当前的边缘计算浪潮都在利用云中开发的概念，如建立在容器上的云原生应用。
"对一些人来说，这意味着用一个更灵活、更容易远程管理的超融合系统取代独立的服务器和存储。他说："它为现代应用创造了完美的基础设施，使企业能够更灵活地开发和部署新功能。
