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并非只有最前沿的应用才能得益于边缘计算和5G网络。
在过去的十年间，云计算领域的进展促进了集中式的系统管理和运营方法，而移动计算、SaaS和物联网的迅猛发展则推动计算界向分布式架构发展。随着5G和边缘计算等技术的部署推广，许多企业期望充分利用这两种方法，同时提升应用性能。
虽然5G和边缘计算方面的炒作往往侧重于机器人、增强现实/虚拟现实和自动驾驶汽车等领域的创新先进应用，但专家们表示，边缘计算的好处不仅仅局限于这些应用，它有望为IT专业人员提供更多的机会。
边缘计算如何处理延迟？
在过去这十年，许多企業通过将资源集中在云提供商拥有的数据中心而得益于云计算，因为这节省了管理成本，还避免了内部数据中心所需的资本支出。但是处理互联网“边缘”上的终端（比如物联网设备/传感器和移动设备）时，集中化带来了性能问题。
虽然如今的智能手机实际上是可塞入口袋的智能计算机，但它们仍需要在云端完成大量的处理工作。卡耐基梅隆大学的计算机科学教授Mahadev Satyanarayan问道：“为什么不能把所有智能都放在终端？换句话说，为什么你的智能手机就不能这么做？”
他说：“答案是要进行你想要完成的那种计算，就需要随身携带比智能手机上多得多的计算资源。考虑一下智能手机上的视频摄像头，它极其轻盈。但如果想要用它进行实时视频分析，显然无法借助如今手机上的计算芯片完成这项任务——你需要将数据发送到云端，这时问题就开始出现。”
解决方案就是在移动计算中使用基于虚拟机的“小云”（cloudlet）——换句话说，将微型数据中心放在靠近需要处理能力的网络边缘。2009年，在《IEEE普适计算》期刊上，Satyanarayanan与人合著的一篇颇有影响力的文章概述了这种解决方案。
Satyanarayanan解释，在4G LTE网络上，智能手机与蜂窝信号塔之间的信号往返时间平均约为12～15毫秒;如果受到老式系统及其他因素的影响，实际时间可能更长。当从智能手机向数据中心发信号时，这个过程可能需用时100～500毫秒，在一些情况下甚至需要整整1秒。Satyanarayanan称该延迟为“分布尾部”（tail of distribution），这对低延迟应用而言是大问题。
Satyanarayanan说：“增强现实等应用中的用户对尾部极其敏感。如果我让你体验半小时的增强现实，哪怕有25分钟的体验很赞，但你记住的只是5分钟的糟糕体验。”
使边缘计算颇具吸引力的正是可以在边缘处缩减尾部。
5G连接
将智能移到边缘这个概念三、四年前才真正流行开来，当时电信公司纷纷开始制订5G无线计划，并认识到5G的速度在最后一英里才有帮助。
还记得4G上数据与蜂窝信号塔之间来回的时间在12～15毫秒吗？有了5G，供应商称延迟时间仅为2～3毫秒，但是与边远数据中心之间来回的时间仍可能需要至少100～500毫秒。Satyanarayanan说：“如果你需要将数据一路传回到千里之外的数据中心，即使最后一跳（hop）的延迟为零毫秒，那又有什么影响？”
IDC的边缘战略研究主任Dave McCarthy同意这一观点。
他说：“5G本身缩短了终端与移动信号塔之间的网络延迟，但并未解决到数据中心的距离，这对延迟敏感的应用而言可能是大问题。如果将边缘计算部署到5G网络中，可以尽量缩短这段实际距离，从而大大缩短响应时间。”
他补充道，这使得边缘计算对于部署推广5G网络和新的移动边缘计算（MEC）服务至关重要。
专家们表示，认识到边缘计算与5G并非密不可分很重要。5G网络绝对需要边缘计算技术才能取得成功，而边缘计算可以在不同的网络上运行，包括4G LTE、Wi-Fi及其他类型的网络。
边缘计算和5G如何助力业务应用？
在将5G速度与边缘计算的处理能力结合起来后，专注于需要低延迟的应用完全合情合理。这就是为什么早期使用场景往往涉及虚拟现实/增强现实、人工智能和机器人，它们需要利用计算资源迅速做出决策。但是众多业务应用有望得益于边缘计算和5G。
STL Partners的边缘计算首席顾问兼业务负责人Dalib Adib说：“在本地边缘，已经有许多应用有望‘迁移过去’或充分利用移动边缘计算。使用场景方面有一个甜区，比如用到视频、人工智能和物联网的那些使用场景。”
专家们列举了边缘计算在企业的众多使用场景，包括如下：
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在过去的十年间，云计算领域的进展促进了集中式的系统管理和运营方法，而移动计算、SaaS和物联网的迅猛发展则推动计算界向分布式架构发展。随着5G和边缘计算等技术的部署推广，许多企业期望充分利用这两种方法，同时提升应用性能。
虽然5G和边缘计算方面的炒作往往侧重于机器人、增强现实/虚拟现实和自动驾驶汽车等领域的创新先进应用，但专家们表示，边缘计算的好处不仅仅局限于这些应用，它有望为IT专业人员提供更多的机会。
边缘计算如何处理延迟？
在过去这十年，许多企業通过将资源集中在云提供商拥有的数据中心而得益于云计算，因为这节省了管理成本，还避免了内部数据中心所需的资本支出。但是处理互联网“边缘”上的终端（比如物联网设备/传感器和移动设备）时，集中化带来了性能问题。
虽然如今的智能手机实际上是可塞入口袋的智能计算机，但它们仍需要在云端完成大量的处理工作。卡耐基梅隆大学的计算机科学教授Mahadev Satyanarayan问道：“为什么不能把所有智能都放在终端？换句话说，为什么你的智能手机就不能这么做？”
他说：“答案是要进行你想要完成的那种计算，就需要随身携带比智能手机上多得多的计算资源。考虑一下智能手机上的视频摄像头，它极其轻盈。但如果想要用它进行实时视频分析，显然无法借助如今手机上的计算芯片完成这项任务——你需要将数据发送到云端，这时问题就开始出现。”
解决方案就是在移动计算中使用基于虚拟机的“小云”（cloudlet）——换句话说，将微型数据中心放在靠近需要处理能力的网络边缘。2009年，在《IEEE普适计算》期刊上，Satyanarayanan与人合著的一篇颇有影响力的文章概述了这种解决方案。
Satyanarayanan解释，在4G LTE网络上，智能手机与蜂窝信号塔之间的信号往返时间平均约为12～15毫秒;如果受到老式系统及其他因素的影响，实际时间可能更长。当从智能手机向数据中心发信号时，这个过程可能需用时100～500毫秒，在一些情况下甚至需要整整1秒。Satyanarayanan称该延迟为“分布尾部”（tail of distribution），这对低延迟应用而言是大问题。
Satyanarayanan说：“增强现实等应用中的用户对尾部极其敏感。如果我让你体验半小时的增强现实，哪怕有25分钟的体验很赞，但你记住的只是5分钟的糟糕体验。”
使边缘计算颇具吸引力的正是可以在边缘处缩减尾部。
5G连接
将智能移到边缘这个概念三、四年前才真正流行开来，当时电信公司纷纷开始制订5G无线计划，并认识到5G的速度在最后一英里才有帮助。
还记得4G上数据与蜂窝信号塔之间来回的时间在12～15毫秒吗？有了5G，供应商称延迟时间仅为2～3毫秒，但是与边远数据中心之间来回的时间仍可能需要至少100～500毫秒。Satyanarayanan说：“如果你需要将数据一路传回到千里之外的数据中心，即使最后一跳（hop）的延迟为零毫秒，那又有什么影响？”
IDC的边缘战略研究主任Dave McCarthy同意这一观点。
他说：“5G本身缩短了终端与移动信号塔之间的网络延迟，但并未解决到数据中心的距离，这对延迟敏感的应用而言可能是大问题。如果将边缘计算部署到5G网络中，可以尽量缩短这段实际距离，从而大大缩短响应时间。”
他补充道，这使得边缘计算对于部署推广5G网络和新的移动边缘计算（MEC）服务至关重要。
专家们表示，认识到边缘计算与5G并非密不可分很重要。5G网络绝对需要边缘计算技术才能取得成功，而边缘计算可以在不同的网络上运行，包括4G LTE、Wi-Fi及其他类型的网络。
边缘计算和5G如何助力业务应用？
在将5G速度与边缘计算的处理能力结合起来后，专注于需要低延迟的应用完全合情合理。这就是为什么早期使用场景往往涉及虚拟现实/增强现实、人工智能和机器人，它们需要利用计算资源迅速做出决策。但是众多业务应用有望得益于边缘计算和5G。
STL Partners的边缘计算首席顾问兼业务负责人Dalib Adib说：“在本地边缘，已经有许多应用有望‘迁移过去’或充分利用移动边缘计算。使用场景方面有一个甜区，比如用到视频、人工智能和物联网的那些使用场景。”
专家们列举了边缘计算在企业的众多使用场景，包括如下：
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