世界正快速迈向科技未来，到那时，数据将以惊人的体量被收集、分析和存储。如今我们每天产出海量的数据，而随着组织愈发广泛地采用诸如人工智能和物联网 (IOT) 等技术来实现高效运转，这一数字必将持续增长。
展望未来几年的数据使用将朝哪个方向发展
据 Gartner 预测，到 2020 年将有超过 200 亿台联网设备，正因如此，明智决策所依赖的便捷高效数据访问需求显得越来越重要。
最近我与 Data Center News Asia 探讨了数据中心领域一个最热门的话题：边缘计算。这项技术使数据处理更靠近数据创建的位置，从而满足了对更低延迟、更高效率的需求。做好这项工作，对企业是否能够有效部署物联网 (IOT)、智慧城市及其他服务，以及确保人们能顺畅使用这些服务，都是至关重要的。
IBM 的一份报告指出，全球每天产出的数据超过 2.5 x 10^18 字节。如此巨大的数据用量，再加上在不久的将来接入的设备数量，不难理解为何各种规模的企业都需要认识到边缘计算技术的价值。
根据客户的需求，可利用四种典型场景来帮助确定支持边缘计算所需的基础设施。为建立这些场景而分析的方面包括可扩展性、快速部署、效率和灵活性。
数据密集型边缘计算技术对如 Netflix 一类的企业很有用，此类企业每天产出海量的数据，通过云来不断传输这些数据不现实，尤其是涉及到高清内容交付时。因此，Netflix 和其他流媒体服务提供商需要能够降低成本和延迟，同时又能提升整体用户体验的边缘计算基础设施。
人用延迟敏感型基础设施是供人使用的，非常适合需要快速准确、近乎实时地分析顾客数据的零售商。如果数据检索发生延误，可能会影响零售商的销售量和盈利能力。
机器对机器延迟敏感型基础设施适合诸如股票交易等行业。在此类行业中，机器处理数据的速度比人快，因此这类延迟带来的后果比人用延迟更严重。
生命攸关型基础设施为医院等场所确保人体健康和安全提供支持。该体系认识到，在这些情境中速度和可靠性极为关键。
随着数据产出和对数据快速检索的需求不断增长，以及越来越多的业务运营方面需要使用数据，计算的优势变得有目共睹。在该技术的构建初期阶段，必须建立能够满足企业的各种数据需求的基础设施，以确保优化客户体验。
概括来讲，对于智慧城市及增加全球数据规模的任何发展迅猛的技术来说，边缘计算都是必不可少的。只有做好边缘计算，才能实现我们的数字雄心。
本文在 Data Center News Asia 的采访后撰写
