根据国际数据公司的最新数据，预计到2022年，全球在边缘计算方面的支出将达到1，760亿美元，比去年增长14.8%。
边缘计算刚开始的时候用例并不多，但很快就跨越了行业和范围 五年前，边缘网络是加固容器中的几台中端服务器
如果说我们在过去两年里学到了什么，那就是快速适应快速变化的环境的能力对企业的成功至关重要投资边缘计算，人工智能和现代应用设计的组织，在应对接下来的挑战时将拥有优势IDC云和边缘基础设施服务研究副总裁Dave McCarthy表示
IDC已经在各个行业和领域确定了超过150个边缘计算的用例麦卡锡在电子邮件中表示，2022年将对edge进行最大投资的两个用例是内容交付网络和虚拟网络功能，而对edge进行大规模投资的两个行业是制造业和零售业
McCarthy说，对于制造业来说，许多边缘用例都围绕着流程优化和安全性这些公司几年前就开始投资物联网，结果却发现从设备收集数据和利用数据改善业务之间存在差距边缘计算正在为数据添加智能，并使操作团队能够更快地识别问题并自动进行补救
其好处包括提高产品质量和减少浪费材料在制造业，毫秒很重要麦卡锡说:发现安全问题并立即采取行动的能力非常重要在这些用例中，基于云计算的固有延迟变得令人望而却步这就是为什么你会看到云计算公司在边缘解决方案上投入大量资金，将他们的云平台扩展到工厂他指的是工业物联网
零售商正在使用边缘计算来改善运营和客户体验现代零售商店已经拥有很多技术:销售点终端，数字标牌，库存跟踪，安全系统等等每一个都有自己的管理软件，通常运行在云上
这给零售商带来了一个问题，他们需要根据来自多个系统的数据做出快速，本地化的决策边缘计算可以作为存储中数据的聚合点，并将多个数据集组合在一起，以获得更全面的操作视图它还提供了一层弹性，如果云或网络变得不可用，确保业务连续性，McCarthy说
其中许多用例都是由人工智能实现的例如，视频摄像机正在成为一种通用传感器，可以检测从硬件缺陷到盗窃，再到某人是否没有穿戴适当的安全设备等各种情况伴随着这些用例变得更加复杂，分析更大的数据集，检测更多的条件，所需的边缘基础设施也在改变因此GPU出现在了边缘
麦卡锡说，这些用例中有些取代了旧系统，有些则是全新的在这两种情况下，当前的边缘计算浪潮都在利用云中开发的概念，比如构建在容器上的云本地应用程序
对一些人来说，这意味着用更灵活，更容易远程管理的超融合系统取代独立的服务器和存储它为现代应用创造了完美的基础设施，并使组织在开发和部署新功能方面更加敏捷他说
许多知名摄像头厂商为了更好地服务好自己的产品，会提供相应的视频接入平台，这会导致用户在分批采购不同厂商的设备时，需要对接不同的平台，给用户造成管理上的不便。另外，这些平台通常是中心化部署，或者优化不到位，用户会反映视频卡顿，花屏，时延大，经常断流等问题。再则，目前的视频协议有RTMP，RTSP，RTP，GB/T28181等，会对企业客户造成困扰，这些都是实际项目中会遇到的问题。
