??     近年來，越來越多的計算被推入“云端”，即大型數(shù)據(jù)中心構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)。但如今這種趨勢又開始回轉(zhuǎn)：計算正在回到本地網(wǎng)絡(luò)和智能設(shè)備所在的“邊緣”地帶。一場較量將圍繞這一領(lǐng)域展開。數(shù)據(jù)專家已經(jīng)開始使用一個新術(shù)語：“霧計算”。

      商業(yè)計算自20世紀50年代出現(xiàn)以來，一直在更集中和更分散這兩極之間搖擺不定。21世紀云的興起讓計算再一次趨向集中，如今，更多的技術(shù)進步推動計算再次變得分散。從智能手機到車間機器，邊緣設(shè)備變得越來越智能化。它們配有強大的處理器，計算能力猛增。軟件的靈活性也不斷提升，可以在邊緣良好運行。許多應(yīng)用程序現(xiàn)在都“虛擬化”了，能獨立于任何特定類型的硬件：這樣代碼就可以被打包在數(shù)字“容器”中，在數(shù)據(jù)中心內(nèi)輕松移動，并越來越靠近邊緣。

      對邊緣計算的需求也在不斷增長，這往往是出于非技術(shù)原因，比如法律監(jiān)管。科技行業(yè)的主導(dǎo)觀點認為，最好還是在云端集中處理大部分數(shù)據(jù)，但由于許多新的應(yīng)用程序必須高速運行，這種說法的根基也已不再牢靠。據(jù)估計，無人駕駛汽車每小時可產(chǎn)生25GB的數(shù)據(jù)，比高清視頻流高出近30倍。要上傳完這么多數(shù)據(jù)，再等駕駛指令發(fā)回，車輛可能早已撞上了突然橫穿馬路的行人。

      另一個原因是經(jīng)濟效益上的變化。做出調(diào)整的速度越快——例如優(yōu)化工廠里機器的運行——獲得的收益往往就越大。這意味著通常最好在捕獲數(shù)據(jù)的同時進行分析，這就需要在本地完成。云端傳輸、存儲和處理數(shù)據(jù)的成本也可以因此節(jié)省下來。規(guī)模更小、數(shù)量更多的本地數(shù)據(jù)中心正在各地涌現(xiàn)。計算機制造商將這一轉(zhuǎn)變視為收復(fù)失地的機會。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AWS）、微軟等大型云計算提供商也在嘗試占領(lǐng)邊緣地帶。