全新的計算方式邊緣計算你了解多少？

全新計算方式

一段時間以來，IT行業(yè)一直在經(jīng)歷著巨大的變革。大多數(shù)企業(yè)都將投資重點放在混合云解決方案上，而本地核心數(shù)據(jù)中心基礎結構正在縮減，以支持公共云。同時，許多人已經(jīng)意識到，大多數(shù)數(shù)據(jù)是在邊緣創(chuàng)建和使用的，現(xiàn)在這已成為每個IT策略的基本組成部分。

邊緣計算中邊緣的定義比想象的要復雜。一般而言，我們談論將計算和數(shù)據(jù)存儲置于網(wǎng)絡邊緣附近，目的是縮短響應時間，同時避免客戶端和云之間不必要的數(shù)據(jù)移動。邊緣計算正在成為一個通用術語，也可以描述移動計算，并在一定程度上描述物聯(lián)網(wǎng)。而且，說實話，其中有些道理。物聯(lián)網(wǎng)設備變得越來越智能，能夠更好地創(chuàng)建小型網(wǎng)絡并共享其資源。而最新的移動設備具有大量的CPU功能和本地存儲，能夠在本地集中越來越多的復雜操作。

什么是邊緣計算

邊緣計算的三個最大推動力是現(xiàn)代網(wǎng)絡，其形式為SD-WAN，自動化和針對這些用例設計的硬件。

SD-WAN正在從根本上改變企業(yè)設計廣域網(wǎng)的方式，用Internet連接取代傳統(tǒng)且非常昂貴的MPLS和CDN電路。網(wǎng)絡布局及其之上的服務是虛擬化的，并從物理網(wǎng)絡中抽象出來。這使各種規(guī)模的組織都可以利用更便宜，更快的連接性，而這種連接性也更加靈活，易于購買，而又不會犧牲安全性。

邊緣計算總是以某種形式存在。分支機構始終擁有小型服務器和一些帶有應用程序和數(shù)據(jù)的區(qū)域存儲。只是所有事情都變得更難管理且成本更高。現(xiàn)在，由于有了新技術和工具，管理大型分布式基礎結構變得更加容易，一切都可以遠程自動部署，而無需人工干預。這樣，再加上比以往更便宜，更堅固的新硬件，使用戶可以構建彈性基礎架構，以運行幾乎無人看管的少量應用程序。

邊緣計算種類

低成本和易于管理是此類討論的關鍵要素，而SD-WAN則是另一個至關重要的方面，不僅從成本角度而言，而且對于隨之而來的服務類型（包括增強的安全性）也至關重要。為什么邊緣計算很重要？對于許多公司而言，僅節(jié)省成本就可以成為部署邊緣計算架構的推動力。在其許多應用程序中都采用云技術的公司可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，帶寬成本比預期的要高。

但是，邊緣計算的最大好處越來越多地是能夠更快地處理和存儲數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)了對公司至關重要的更高效的實時應用程序。在進行邊緣計算之前，智能手機掃描人的面部以進行面部識別將需要通過基于云的服務來運行面部識別算法，這將需要大量時間來處理。使用邊緣計算模型，鑒于智能手機功能的增強，該算法可以在邊緣服務器或網(wǎng)關上本地運行，甚至可以在智能手機本身上運行。虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實，無人駕駛汽車，智慧城市甚至樓宇自動化系統(tǒng)等應用都需要快速處理和響應。

穩(wěn)定和安全問題

但是，就像許多新技術一樣，解決一個問題可能會導致其他問題。從安全的角度來看，邊緣數(shù)據(jù)可能很麻煩，尤其是當數(shù)據(jù)由不如集中式或基于云的系統(tǒng)安全的其他設備處理時。隨著物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量的增長，IT必須了解這些設備周圍的潛在安全問題，并確保這些系統(tǒng)可以得到保護。

此外，處理功率，電力和網(wǎng)絡連接性的不同設備要求可能會影響邊緣設備的可靠性。這使得冗余和故障轉移管理對于在邊緣處理數(shù)據(jù)的設備至關重要，以確保在單個節(jié)點發(fā)生故障時正確地交付和處理數(shù)據(jù)。

與5G配合

在全球范圍內，運營商正在部署5G無線技術，該技術有望為應用程序帶來高帶寬和低延遲的優(yōu)勢，使公司能夠利用其數(shù)據(jù)帶寬從花園軟管過渡到防火墻。許多運營商不僅在提供更快的速度并告訴公司繼續(xù)在云中處理數(shù)據(jù)，還正在將邊緣計算策略納入其5G部署中，以便提供更快的實時處理能力，尤其是針對移動設備，聯(lián)網(wǎng)汽車和自助服務、駕駛汽車。

最近的報告5G，物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算趨勢中寫道，5G將成為邊緣計算技術的催化劑。使用5G技術的應用將改變流量需求模式，為移動蜂窩網(wǎng)絡的邊緣計算提供最大的推動力。它引用了包括IoT分析，機器學習，虛擬現(xiàn)實，自動駕駛汽車在內的低延遲應用程序，因為這些應用程序“具有新的帶寬和延遲特性，需要邊緣計算基礎架構的支持。

在對2020年的預測中，實時應用程序參與將在2020年推動邊緣計算的增長中發(fā)揮作用。很明顯，雖然邊緣計算的最初目標是降低長距離IoT設備的帶寬成本，但需要本地處理和存儲功能的實時應用程序的增長將推動該技術在未來幾年中向前發(fā)展。