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  5G的正式商用以來各大運營商都在加快5G基站的建設腳步，由于5G的特性：低時延、海量接入等功能使得5G不僅在個人移動設備得到青睐，同樣在物聯網行業，5G也廣受好評。但是，對于現有傳統的雲計算的數據處理模式來說，5G的應用給雲計算帶來了瓶頸與挑戰。

  如果把網絡比喻成自來水網，數據是水流，傳統的雲數據中心則是自來水廠或者水庫，它們組成的輸水系統即可滿足原有居民低水壓、小流量的用水需求。5G的普及，如同新增大批超高層建築用戶，不僅用水量急劇增大，水壓也需要增高，傳統輸水系統無法滿足這些需求，雲數據中心“遠水不解近渴”。

  隨著5G的建設和普及，諸多産業應用將催生海量數據，5G的大帶寬、低延時只能解決數據的傳輸問題，而這些數據的處理需求，會對現有雲數據中心造成巨大挑戰。有多大呢?2020年將有超過500億的終端與設備聯網，有超過一半的物聯網網絡將面臨網絡帶寬的限制，有40%的數據需要在網絡邊緣分析、處理與儲存。

  除對大帶寬的需求外，5G時代的不同産業應用場景亦提出了不同的需求側重點：

  高交互

  傳統安防的主要作用是視頻監控和人工查閱，在5G時代智能安防將發展爲全息感知和數據智能，在安保、城市綜合治理、港口等場景，既要監控人群密度與數量，還要配合人臉識別追蹤可疑人物的行爲軌迹等，需要具備高交互性。

  低時延

  5G在医疗的应用——5G远程手术需要极低時延保障医生的操作准确度，2019年6月北京积水潭医院的全球首例骨科手术机器人多中心5G远程手术中，端到端的时延为20毫秒。低時延在5G+自动驾驶中的重要性同样性命攸关，自动驾驶汽车的响应速度需要降低到毫秒级，方可及时处理路上突发情况。

  數據自治

  有些企业、园区基于数据安全性和隐私性的考虑，会要求将数据存储和处理都放在本地。2019年9月在苏州昆山的某个5G智慧園區试点正是如此，园区方在 5G+智能化车间上的应用中要求“本地数据不出园区”以保证企业数据的安全。

  這些需求下，在網絡邊緣部署服務器節點，就近提供高效、智能的計算、存儲和網絡資源，成爲最有效的解決方案。據市場研究機構預測，邊緣計算市場規模將超萬億，成爲與雲計算平分秋色的新興市場。

  在邊緣計算領域，由于其可以在本地將數據進行處理，無需傳輸雲端，不僅使得海量的數據得以在邊緣端加以處理，解決了5G時代下帶寬的傳輸壓力，增加了反應速率，同時邊緣側對數據進行處理，減少了傳輸過程中發生數據泄露的安全事故。

  但是，雲計算與邊緣計算二者處于相互替補的局面，二者相互補充各自的不足領域，在將來，雲計算數據中心與邊緣計算端各自分工助力物聯網行業的高速發展。

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