什么是边缘计算？

5G时代，连接设备数量会大量增加，网络边缘侧会产生庞大的数据。云计算虽然可以处理这些问题，但在实时性、智能性、安全性和隐私性等方面存在诸多不足，边缘计算由此应运而生。采用边缘计算，就可以就近处理海量数据，大量设备可以高效协同工作。

边缘计算不仅是5G网络区别于3G、4G的重要标准之一，同时也是支撑物联技术低延时、高密度等条件的具体网络技术体现形式，具有场景定制化强等特点。

视频边缘计算网关EasyNVR可将传统监控行业配备的高清网络摄像机IP Camera、NVR等支持RTSP/Onvif协议输出的设备进行接入，实现对设备源的音/视频数据的采集、转换以及多格式（HLS/FLV/RTSP/RTMP）输出，并进行全平台（PC浏览器/Android/iOS）、全终端（电脑/智能手机/OTT电视）的分发。

企业和机构从未如此高度依赖数据。从基本的解决问题到高级的安全预防措施，这种日益增长的依赖性已经放大了 IT 架构的复杂性和重要性。今天的企业必然成为数据驱动型的企业。特别是在视频监控领域，目前正在分析前所未有的数据量，种种迹象表明未来几年这一数据量将继续增长。根据IDC 预测，到 2025 年，全球范围内用于分析的数据量将增加 50 倍。

1、大数据面临的挑战

大数据应用和物联网 (IoT) 技术的兴起意味着企业和机构在给定应用中使用的数据接触点数量正呈现前所未有的增长。为了采集来自各类端点（例如摄像头和物联网传感器）的输入，势必会增加必须存储、处理、管理和保护的数据量。这类输入与超高清摄像头和人工智能 (AI) 应用的兴起相结合，意味着监控系统正在收集越来越多的数据，而且需要存储更长的时间。

鉴于视频在安保和运营中扮演着越来越重要的角色，因此部署最可靠的存储解决方案至关重要。企业和机构无法承受数据丢失或视频完整性受损的风险，因为 AI 系统的准确性很大程度上取决于这些信息。对于 AI 应用，需要长时间存储大量数据，以便系统“学习”并提高其执行预测性分析的能力。部署中内置的 AI 功能越多，存储基础结构和容量就越大，这样才能优化性能。

因此，用于这类高级应用的任何存储设备必须非常可靠，最好配备冗余系统组件以最大程度地提高效率、减少停机时间。坏消息是，如果仅依靠云数据中心，可能会导致数据密集型应用出现问题。这些解决方案在很大程度上取决于互联网连接以及摄像头与服务器之间的距离，经常会产生延迟问题，从而影响实时关键业务信息的传输。

考虑到边缘存储，为大数据应用部署的硬盘必须能够在极端的工作负荷压力下运行。监控硬盘必须针对全天候工作负荷进行优化，不能接受偶发性的停机，其年均工作时间可能是一般台式机硬盘的四倍以上。如果企业和机构为视频应用选择没有针对监控优化的硬盘，就可能会遭遇视频流质量、工作负荷性能甚至分析能力欠佳的窘境。

要想长时间正常使用硬盘，应该优先考虑配备运行状况监控功能的硬盘，以便最大限度地延长正常运行时间，并帮助预防与破坏性事件（例如停电、人为破坏或自然灾害）相关的潜在数据丢失风险，或是从中恢复。

2、为何要利用互联网4.0 ？

为了管理当今数据密集型应用日益增长的复杂性，并确保企业能够成功利用所有此类数据，一种针对企业应用的新基础架构正在兴起：一种互联网4.0 数据存储架构，用于连接边缘设备、物联网、云和企业数据中心。

互联网 4.0 方法能够高效地将云的功能扩展到数据处理连续性的边缘，这有助于缓解延迟问题，因为初始分析可在数据采集位置附近进行。这可以支持实时决策，由此为从预防犯罪到交通管理的各类应用提供支持。

通过部署针对 AI 优化的监控硬盘所驱动的边缘计算设备，可以实现许多优势，例如减少数据访问延迟、避免带宽问题以及应对数据合规性限制。最终结果就是减少维护需求并提高整体客户满意度。由此提高盈利能力。但是，最重要的优势是，由针对 AI 优化的硬盘所驱动的边缘设备可以在现场更快地提供洞察，从而使实时关键决策成为可能。

能够从支持 AI 的安保系统中收集数据使一种应用成为可能：即互联网车辆之间的高效交通流管理。在这种情景中，智能摄像头可以检测车祸，并立即向指挥中心人员发送警报；而指挥中心人员可以派遣交通警察前往该地区提供帮助。另一个重要的例子是智慧城市交通管理机构，利用带有物体识别功能的摄像头来检测开错路的驾驶员。

3、未来场景如何？

现代企业应用不能只依靠一种技术，也不能采用“一刀切”的方法，而应通过实施互联网4.0 数据存储架构来应对大数据挑战。这一架构利用了来自多个端点、边缘设备、数据中心以及云中的数据。选择互联网4.0 方法是充分利用大数据应用潜力的最佳策略，而针对 AI 优化的大容量硬盘在这些解决方案中起着至关重要的作用。