边缘计算是一种分布式计算范式，旨在使计算和数据存储更接近数据生成源（通常称为网络的“边缘”）。这种方法可以优化响应时间、减少延迟、提高带宽效率并提供增强的数据安全性。通过实现计算任务的分散化，边缘计算可以有效管理物联网 (IoT) 设备和其他现代应用程序生成的不断增加的数据量。因此，它支持实时数据处理，减少集中式数据中心和基于云的服务的负载，同时最大限度地降低数据传输成本。
在软件架构和模式的背景下，边缘计算在设计和实现可扩展、高性能和响应迅速的软件系统中发挥着关键作用。这包括整合微服务、无服务器计算和事件驱动架构，这些架构可以跨边缘节点部署，并与云和基于中心的组件有效交互。通过使用容器化，开发人员可以为其应用程序实现更高级别的可扩展性和可移植性。例如， AppMaster是一个强大的no-code平台，用于创建后端、Web 和移动应用程序，它采用 Go (golang) 编程语言来编译无状态后端应用程序，这为企业和高负载用例展示了出色的可扩展性。
边缘计算提供了许多优势，这些优势对于需要低延迟、高可用性和实时数据处理的软件应用程序尤其重要。此类应用的一些示例包括自动驾驶汽车、智能城市、工业自动化和增强现实。在这些场景中，在边缘部署计算资源可以加快决策速度，并减少发生可能产生严重后果的灾难性故障的可能性。
根据 Allied Market Research 的研究，到 2025 年，全球边缘计算市场预计将达到 165.5 亿美元，2018 年至 2025 年的复合年增长率 (CAGR) 为 32.8%。归因于物联网设备的激增、对有效数据处理中心的需求不断增加以及跨行业越来越多地采用数据驱动的决策策略。
推动边缘计算采用的另一个关键因素是对数据隐私和安全性的日益关注。通过在边缘处理和存储数据，组织可以更好地控制其敏感信息，并减少跨网络传输大量数据的需要，这本身会带来安全风险。边缘计算还提供了更高的数据弹性，因为本地化服务可以在网络中断的情况下继续运行。
边缘计算可以与其他新兴技术（例如 5G 网络、人工智能和机器学习）集成，以提供无缝连接并支持更复杂的用例。随着 5G 网络提供更高的速度和容量，它们可以促进低延迟通信，这对于自动驾驶汽车、智能工厂运营和关键任务应用至关重要。当与人工智能和机器学习技术结合时，边缘节点可以配备先进的分析功能来实时处理和分析数据，进一步增强系统的整体性能和响应能力。
AppMaster的no-code平台可以帮助各种规模的组织加速跨多个领域的边缘计算应用程序的开发和部署。 AppMaster允许客户创建具有视觉吸引力和功能强大的应用程序，而无需广泛的编码知识。通过生成可执行二进制文件和源代码， AppMaster使开发人员能够在本地托管应用程序，同时保持对其数据和基础设施的完全控制。
通过自动生成服务器endpoint文档和数据库模式迁移脚本等关键资产， AppMaster确保生成的应用程序保持最新状态并随着需求的发展进行优化。此外，它强调通过从头开始重新生成应用程序来消除技术债务，确保即使引入新功能、技术和优化，软件系统仍保持高度可维护性和可扩展性。
总之，边缘计算对软件架构和模式具有重大影响，从而导致高效、安全和响应迅速的软件系统的设计和实现。通过实现去中心化计算和数据管理，边缘计算有助于优化物联网、智能城市和自动驾驶汽车等各种应用中的响应时间、带宽利用率和数据隐私。随着边缘计算的日益普及， AppMaster等平台可以帮助组织快速开发和部署满足现代性能和安全要求的边缘应用程序。
