根据国际数据公司(IDC)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(IIOT)。
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。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。