根据国际数据公司(IDC)的最新数据，预计到2022年，全球在边缘计算上的支出将达到1760亿美元，比去年增长14.8%。
边缘计算刚开始的时候，用例不多，但是很快就跨越了行业和范围。五年前，边缘网络是一个加固容器中的几个中端服务器。
“如果说过去两年我们学到了什么，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将在迎接下一个挑战方面具有优势。”IDC云与边缘基础设施服务研究副总裁戴夫麦卡锡(Dave McCarthy)说。
IDC已经在各个行业和领域确定了超过150个边缘计算的使用案例。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。
麦卡锡说，对于制造业来说，许多边际用例都围绕着流程优化和安全性。这些公司几年前开始投资物联网，却发现从设备上收集数据和利用数据改善业务之间存在差距。边缘计算为数据增加了智能，使运营团队能够更快地发现问题并自动补救。
它的好处包括提高产品质量和减少材料浪费。在制造业中，毫秒很重要。麦卡锡说3360“发现安全问题并立即采取行动的能力非常重要。”“在这些使用案例中，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，并将其云平台扩展到工厂。”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。现代零售店已经有很多技术，比如：销售点终端、数字标牌、库存跟踪、安全系统等等。每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和本地化的决策。边缘计算可以作为存储中数据的聚合点，可以将多个数据集组合在一起，获得更全面的运营视图。它还提供了一层灵活性，以确保在云或网络不可用时的业务连续性，”McCarthy说。
这些用例很多都是人工智能实现的。例如，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，再到某人是否没有佩戴适当的安全设备等一切事情。随着这些用例变得更加复杂，分析更大的数据集和检测更多的条件，所需的边缘基础设施也在发生变化。所以GPU出现在边缘。
麦卡锡说，这些用例中的一些取代了旧系统，而另一些则是全新的。在这两种情况下，当前的边缘计算浪潮正在利用云中开发的概念，例如基于容器的基于云的本地应用程序。
对于一些人来说，这意味着用更灵活、更易于远程管理的超融合系统取代独立的服务器和存储。它为现代应用程序创建了一个完美的基础设施，并使组织在开发和部署新功能时更加敏捷。”他说。
