在过去的十年中，连接设备的数量和它们产生的数据呈指数级增长。据普遍估计，连接设备的数量可能会从2020年的100亿增加到2030年的300亿。毫不奇怪，这些连接的设备将产生前所未有的数据量，一些人估计数据量在60- 80zb之间。随着5G网络的广泛采用，这种情况只会进一步增加。

然而，在某种程度上，网络和基础设施已经跟不上步伐，需要一种替代方法，不需要将大量设备生成的数据发送到中央中心。因此，该行业已经接受了边缘计算，因为实时数据处理的需求推动了计算能力从云向边缘的转移。

简而言之，边缘计算是物联网、网络和数据分析等技术的聚合，有助于使应用程序更接近连接设备和传感器等数据源。边缘计算希望将数据处理和决策转移到网络边缘，以实现更快的数据处理。这对于要求近乎实时响应的数据密集型计算尤其有用。除了缩短响应时间，边缘计算还有助于显著降低网络成本，从而提高效率

要求

由于边缘计算涵盖了从硬件到云的一切，因此所需的技能相当多样化。首先，必须具备很好的C和C++编程技能，才能编写硬件优化代码，还必须具备Python或C++编程技能，才能让数据算法在边缘上运行。第二，它要求程序员有一个经过深思熟虑的方法，知道他们将如何处理数据以及与云和各种服务器的通信。这需要对WiFi BLE、LORA、Zigbee和5G等通信技术以及网状网络等网络拓扑有深入的了解。

热衷于探索边缘计算职业的学生应该选择物联网专业的 CSE B.Tech 或 B.Tech。 在 ECE 中，CE 有助于专门构建硬件方面的功能。 然而，这些只是帮助开启职业生涯的基石。 通过获得特定供应商及其产品的认证(例如 AWS Edge 认证或 Microsoft Edge Managed 认证)来保持更新至关重要。 人们还需要整合人工智能、网络安全和 DevOps 的原则，以保持领先地位。

前景光明

展望未来，对边缘计算技能的需求只会继续增长，并且与物联网采用的增长有着内在的联系。 典型的工作角色将涵盖硬件和软件，包括边缘应用程序开发人员、边缘网络专家、边缘架构师、顾问(边缘计算/物联网)和硬件设计工程师等。 硬件制造商希望创建专门的硬件、网络设备和存储，而企业则希望开发软件应用程序来处理数据并将其转换为有用的见解以进行实时决策。