系牢你的安全帶。隨著自動駕駛時代的到來，云計算業務的大型數據中心也會退出舞臺。問題在于當一輛自動駕駛汽車需要快速決策時，需要迅速得出結果。道路和天氣狀況的輕微延遲不僅意味著繞路，也有可能帶來危險。

　　但是，在短期內自動駕駛汽車并不具備強大的計算能力，不足以處理各種環境數據以避免車禍的發生。單一汽車的處理能力也不足以與附近的車輛進行通信，從而優化交通流量，找到避開擁堵路段的最佳路線。處理海量數據似乎依舊需要成百上千臺服務器同時工作的云計算數據中心。但是，通常情況下信息從各個點往返遠程數據中心大約需要100毫秒的時間，如果行駛中的車輛必須等待100毫秒才能夠獲得結果，那么自動駕駛并不具備可行性。畢竟行進中的汽車速度很快。

　　忘記云計算的大型數據中心-分布式數據中心才是正道

　　技術前沿的這個問題讓很多業內頂尖人士預見到我們需要一種新型“邊緣計算”網絡，其能夠將今天所謂的云計算囊括其中。目前云計算行業市值已經達到2470億美元，其中包括亞馬遜，微軟和谷歌等互聯網巨頭經營的大型集中式數據中心，也吸引了公眾的注意。這些數據中心開展網絡搜索服務、運營社交網絡，應對流媒體的數十億用戶綽綽有余。但是對于諸如自動駕駛汽車或者移動混合現實之類對網絡延遲要求很高的應用來說，并不那么合適。

　　“這是一個預料之中的結論，龐大的集中式數據中心并不是無所不能，”網絡初創企業Packet首席執行官和聯合創始人扎卡里。史密斯(Zachary Smith)如是指出。史密斯認為，針對網絡延遲問題的解決方案在于打造規模較小的服務器集群，即通過多個邊緣計算網絡廣泛分配處理能力，以便將計算結果加速傳輸給不能容忍延遲的客戶端設備。