正在慢慢失去对码农的吸引力

随着组织内部产生的知识数量的不断增加，公司必须实施能够使员工在必要时能轻松找到所需信息的系统。这样做不仅可以改善员工体验并提高生产率，而且还可以使一定程度的敏捷性和创新能力成为竞争优势。

然而，知识工作者仍然花大量时间搜索信息。在与财富500强公司的合作中，我们发现，十几年前推动“内联网时代”发展所面临的一系列难题又重现了，即生产力工具的泛滥，这些工具在组织内部造成知识和内容的孤立。员工们抱怨说知识已经过时(如果这个知识有记录下来的话)，公司担心员工离开时会涉及部落知识(公司中未形成文字或并非所有人都掌握的信息)或知识产权方面的损失。

这一难题不好解决，需要人力，流程和技术方面的共同努力，而这就需要对文化进行重大变革。但是，正确实施和培养知识管理实践的公司不仅能解放生产力，还能在竞争对手中脱颖而出。
 

6.数字孪生

数字孪生是现实世界中某些事物的计算机化，其产品开发原型是数字孪生。基于现实世界的天气模型和虚拟现实环境也是如此。

由于工业物联网的发展，大多数企业已经创建了反映其运营状态的数字孪生技术。例如，制造商可能在其工厂车间的每台设备上都部署了数字孪生设备，以便它可以监视其生产线的状态。当企业中有成千上万的传感器正在传输用于更新数字孪生设备的数据时，它需要大量带宽。许多企业都在使用边缘计算在现场进行一些必要的处理，以便他们可以将较小的数据子集传输到数字孪生设备。

7. 增强现实(AR) /虚拟现实(VR)

增强现实(AR)和虚拟现实(VR)为用户创建了身临其境且高度逼真的环境。但是提供这些环境所需的图形需要大量的处理能力，尤其是以图形处理单元(GPU)的形式。尽管可以在云平台中进行此处理，但是由于来回传输数据而导致的延迟会导致滞后，从而使增强现实(AR) /虚拟现实(VR)环境的真实性降低。因此，增强现实(AR) 和虚拟现实(VR)环境几乎总是依赖具有边缘计算功能的设备，例如具有内置GPU的高性能耳机。

8.隐私权规定

欧盟发布的通用数据保护条例(GDPR)对与欧盟居民有关的个人身份信息是否可以离开其所在国施加了很多限制。美国等一些国家也有限制数据存储位置的指令。为了符合要求，企业已转向分布式云计算模型(数据物理上位于不同国家/地区的服务器上，但属于云计算的一部分)和边缘计算。通过在网络边缘存储和处理数据，企业可以在全球范围内开展业务的同时遵守相关法律。

9.智慧城市与自主性事物

这似乎像科幻小说描述的情景，但是在不远的将来，自动驾驶汽车、智能城市以及由人工智能驱动的无人机和机器人将成为日常生活的一部分。一些市政部门已经开始在基础设施中内置传感器，具有自动驾驶功能的汽车正在路上行驶，无人机飞过人们的头顶。随着这些事情变得越来越普遍，在网络边缘的数据处理和存储量也将随之增加。像在许多其他应用程序中一样，对于大多数情况而言，将数据传输到云平台中并再次传输回来需要很长时间，因此，智能基础设施和设备将具有越来越大的处理能力。

10.自然灾害

2020年发生的火灾、洪水、飓风、疫情等灾害已经明确表明，企业需要制定应对这些灾难的计划。气候科学家指出，这些事件将来可能会变得越来越普遍。

长期以来，灾难规划专家一直建议企业将数据存储在多个位置。虽然只靠边缘计算并不是一项业务连续性计划，但在边缘计算设施和云平台中存储数据可能是应对灾难的有效策略。这是加快边缘计算应用的又一个趋势。
 

4. 5G来临

多年来，通信公司一直承诺5G服务即将来临。当5G最终普及时，5G能够比4G服务传输数据快10倍。但是，技术和监管方面的障碍一再推迟了其推出。同时，企业已开始部署越来越多的设备，这些设备最终将利用5G功能。但是，目前许多人正在使用边缘计算来减少传输所需的数据量，并使用现有的4G网络，尽管其速度要慢得多。在5G变得更加普及之前，边缘计算将继续弥补这一差距。

5.分析和人工智能

企业如今更加关注数据分析，特别是由人工智能(AI)和机器学习(ML)驱动的分析可以提供将改变其业务的见解。根据IDC公司的调查，该市场的复合年增长率为13.2%，到2022年价值将达到2743亿美元。

在分析趋势的早期，企业主要将分析工具应用于其业务数据。但是，随着时间的推移，他们开始将分析扩展到更多的运营数据。在某些情况下，这些分析发生在边缘(智能工厂、零售店、远程办公室和其他位置)，这加快了边缘计算的发展趋势。

（编辑：阜新站长网）

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