疫情打斷了眾多行業的建設進度，其中就包括5G、數據中心等新基建。近日，工信部與三大運營商的紛紛表態2020年5G建設目標不變，打消了大家的擔憂。

而在此次疫情防控中，諸多5G應用脫穎而出，發揮了重要作用，如雷神山5G“云監工”、5G紅外熱成像測溫、新冠肺炎5G遠程診療等。可以預見，隨著今年5G建設的推進，5G還將在金融、醫療、交通、制造等領域迎來更多創新應用。

從當前眾多5G應用場景看，其不僅需要非常低的、確定的網絡時延，而且需要海量、異構、多樣性數據接入。對于現有傳統的云計算處理模式來說，5G應用帶來了瓶頸與挑戰。

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如果把網絡比喻成自來水網，數據是水流，傳統的云數據中心則是自來水廠或者水庫，它們組成的輸水系統即可滿足原有居民低水壓、小流量的用水需求。5G的普及，如同新增大批超高層建筑用戶，不僅用水量急劇增大，水壓也需要增高，傳統輸水系統無法滿足這些需求，云數據中心 “遠水不解近渴”。

隨著5G的建設和普及，諸多產業應用將催生海量數據，5G的大帶寬、低延時只能解決數據的傳輸問題，而這些數據的處理需求，會對現有云數據中心造成巨大挑戰。有多大呢?2020年將有超過500億的終端與設備聯網，有超過一半的物聯網網絡將面臨網絡帶寬的限制，有40%的數據需要在網絡邊緣分析、處理與儲存。

除對大帶寬的需求外，5G時代的不同產業應用場景亦提出了不同的需求側重點：

低時延

5G在醫療的應用——5G遠程手術需要極低時延保障醫生的操作準確度，2019年6月北京積水潭醫院的全球首例骨科手術機器人多中心5G遠程手術中，端到端的時延為20毫秒。低時延在5G+自動駕駛中的重要性同樣性命攸關，自動駕駛汽車的響應速度需要降低到毫秒級，方可及時處理路上突發情況。

高交互

傳統安防的主要作用是視頻監控和人工查閱，在5G時代智能安防將發展為全息感知和數據智能，在要事安保、城市綜合治理、港口等場景，既要監控人群密度與數量，還要配合人臉識別追蹤可疑人物的行為軌跡等，需要具備高交互性。

數據自治

有些企業、園區基于數據安全性和隱私性的考慮，會要求將數據存儲和處理都放在本地。2019年9月在蘇州昆山的某個5G智慧園區試點正是如此，園區方在 5G+智能化車間上的應用中要求“本地數據不出園區”以保證企業數據的安全。

這些需求下，在網絡邊緣部署服務器節點，就近提供高效、智能的計算、存儲和網絡資源，成為最有效的解決方案。據市場研究機構預測，邊緣計算市場規模將超萬億，成為與云計算平分秋色的新興市場。

因此不難看出，伴隨5G的普及，將催生海量的邊緣數據中心需求，邊緣數據中心將大行其道。

與當前集中式的云數據中心不同的是，由于邊緣計算中心負責實時性業務決策和大量個人隱私數據的短周期存儲，因此其將具備小型化、分布式、貼近用戶的特點。5G時代的用戶端將與云數據中心、邊緣數據中心形成無比緊密的云-邊-端架構。