当前大量的应用以连接的方式存在，海量设备联网带来的计算传输需求倍增，大量的数据都来自边缘侧不计其数的传感器和终端设备，传统的计算系统并不能有效利用这些数据，而边缘计算的出现，则满足了新的数据处理需求。
边缘计算因其技术上所具备的敏捷、实时、智能、安全等特点,正在创造新的价值与生态链。那么，边缘计算的兴起，又将为网络和数据中心带来怎样的改变？
针对业界普遍关注的这些核心问题，维谛技术有限公司（Vertiv，原艾默生网络能源）大中华区市场营销&产品应用副总裁田军，日前在CDCC主办的“2018数据中心年度峰会”——“中国数据中心发展蓝图与技术架构论坛”上，通过《边缘计算对网络和数据中心带来的深刻影响》主题演讲，深刻剖析了各种边缘计算应用场景及关键需求。
数据中心体验要求“最优匹配”
田军表示，云计算在过去3～5年支撑了数据中心的蓬勃发展，而一些新技术的出现，驱动了大量的边缘计算场景出现。同时，由于全新物联网技术的发展，催生了海量数据，这对数据中心带来了深刻影响。
维谛技术（Vertiv）对欧美市场每天各种场景基于物联网产生的数据当量进行了详细分析，尽管这些数据不是全部有效，但是仍然需要进行记录和存储，在这些数据中大约有4%的相关性数据能够带来价值。
在针对物联网、5G等发展趋势进行全面分析后，田军指出，未来的数据网络形态在保持“哑铃化”趋势的同时，由于边缘计算、协同计算的出现，会在中间层出现“雾计算”的场景。他同时强调，“数据中心给用户带来的有效体验并不取决于规模有多大，而是在数据中心的分布、解决方案的应用等方面，能够为用户带来最优的匹配。”
具有丰富内涵的四大技术场景
田军介绍说，当前错综复杂的边缘计算应用场景已经超过上百种，维谛技术（Vertiv）凭借多年研究与实践，根据客户关键需求，科学分类出4大技术场景，即数据密集型、体验时延敏感型、机器时延敏感型、生命保障型，而每个技术场景又函括了多个细分的业务场景。
数据密集型——代表性场景包括虚拟现实、智慧楼宇、智慧城市等业务领域。在这种场景下，短时间内会汇聚大量数据，因此，降低带宽成本、减少网络拥堵、降低时延，是其显著需求特征。
体验时延敏感型——代表性场景包括网页响应、电子商务、实时语音翻译、增强现实AR等。这个场景反映的是，与人进行交互的时候，由于对体验时延的敏感度，将对商业带来影响。如果系统对客户体验带来负面影响，将直接导致交易行为终止，就此而言，及时的网络响应，一定能够提升商业的交易量。
机器时延敏感型——代表性场景包括智慧安防、智能电网、实时分析、股市/外汇市场、智能制造等。业内针对机器之间研究了大量的方案，比如AI、机器学习等方案，这些方案都希望实现自愈、自洽、实时的诊断。而要实现这些目的，就要求机器的核心处理系统，一定要在正确的时间获得足量、正确的数据，否则就会做出错误的决策。比如，在股市/外汇市场，毫秒级的延误就可能让盈利变为损失。
生命保障型——代表性场景数字医疗、无人驾驶汽车、无人机、智慧交通、人与机器协同等。在这些场景中，数据一旦不够及时，不够可靠，威胁的将是人的生命。
在全面介绍4大技术场景的同时，田军根据带宽、时延、可用性、安全性等衡量标准，详细分析了各个技术场景的需求属性。分析显示，基于业务性质的不同，各技术场景针对衡量标准的侧重点也不尽相同。