導(dǎo)讀:邊緣計算側(cè)重于將計算和存儲資源放置在企業(yè)數(shù)據(jù)中心之外,在分支機(jī)構(gòu)內(nèi)或附近。但是邊緣計算不同于傳統(tǒng)的分散計算,邊緣計算由物聯(lián)網(wǎng)推動,并將隨著5G服務(wù)的普及而增長。
邊緣計算側(cè)重于將計算和存儲資源放置在企業(yè)數(shù)據(jù)中心之外,在分支機(jī)構(gòu)內(nèi)或附近。但是邊緣計算不同于傳統(tǒng)的分散計算,邊緣計算由物聯(lián)網(wǎng)推動,并將隨著5G服務(wù)的普及而增長。CIO需要了解什么在推動邊緣計算策略,以避免重新制造分支IT問題,這是數(shù)據(jù)中心整合旨在解決的問題。
從動機(jī)以及技術(shù)、架構(gòu)和管理理念來看,邊緣計算不同于傳統(tǒng)的分布式計算。
傳統(tǒng)的分散式計算主要源自所有權(quán)和控制問題,分支機(jī)構(gòu)中的業(yè)務(wù)線想要他們控制的IT資源,并且因為這種需要而最大限度減少使用WAN網(wǎng)絡(luò)鏈路。
相比之下,邊緣計算策略假設(shè)集中交付是常態(tài),并預(yù)計有足夠的帶寬來提供服務(wù);它將計算和存儲資源放在企業(yè)分支機(jī)構(gòu)或其附近的主機(jī)托管設(shè)施中,僅僅為了滿足特定用例的功能需求。
延遲性和帶寬
實際上,邊緣計算現(xiàn)在正在越來越流行,因為我們正在進(jìn)入任務(wù)時代,需要非常短的響應(yīng)時間,或者需要消化非常大的數(shù)據(jù)集,而在本地做分析更實際-或兩者兼而有之。物聯(lián)網(wǎng)推動著大多數(shù)這些用例。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用包括實時控制高速生產(chǎn)線或自動控制無人駕駛車輛(例如,在倉庫中),這可能需要亞毫秒的響應(yīng)時間和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析需求。
但邊緣計算策略不僅僅是將服務(wù)器和存儲器固定在分支機(jī)構(gòu)或附近,它側(cè)重于創(chuàng)建一個集中管理但物理分布的基礎(chǔ)設(shè)施,支持自動/自動運行操作。
云式基礎(chǔ)架構(gòu)可同時實現(xiàn)完全集中管理和自動運行操作,邊緣計算便是基于此。在融合或超融合基礎(chǔ)架構(gòu)中,計算和存儲資源只需要最少量的人工干預(yù)就能將其投入生產(chǎn)環(huán)境。在私有云中,大多數(shù)配置以及對這些資源的所有利用都是集中管理。擴(kuò)展云范例到邊緣計算模型使IT可盡可能簡單地配置每個站點,然后添加更多資源(如果需要);這種即插即用組件需要最少的技術(shù)人員時間和精力,因為它們會被自動發(fā)現(xiàn)并投入使用。同時,對企業(yè)邊緣計算的專業(yè)支持正推動著這一領(lǐng)域新產(chǎn)品的開發(fā)(例如,提供更小外形元件、消耗更少功率或產(chǎn)生更少熱量的產(chǎn)品,以便放置在小型機(jī)柜或配線間) 。
重新思考分支網(wǎng)絡(luò)與邊緣
IT領(lǐng)導(dǎo)者已經(jīng)在處理能夠在功能上證明邊緣計算合理性的用例,他們也可以將邊緣計算策略用作改變其分支網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)性的手段,以從財務(wù)方面證明邊緣計算策略的合理性。
當(dāng)為本地化計算建立強(qiáng)大的平臺后,IT部門就可以使用它減少WAN工作(不再傳輸大型數(shù)據(jù)流到其他地方),并降低對WAN的性能要求,這是因為關(guān)鍵的響應(yīng)時間通過邊緣資源來實現(xiàn)。這可能允許IT團(tuán)隊減少其站點連接支出,尤其是在多協(xié)議標(biāo)簽交換服務(wù)方面的支出。邊緣基礎(chǔ)設(shè)施也可以支持互聯(lián)網(wǎng)和安全中心功能,減少其他分支機(jī)構(gòu)的工作,除了中央數(shù)據(jù)中心以及安全核心和互聯(lián)網(wǎng)鏈接外。
邊緣計算現(xiàn)在才剛剛開始吸引廣泛的企業(yè),我們已經(jīng)開始看到用例將其與技術(shù)可用性融合,使其成為一種實用的可持續(xù)選項。大多數(shù)企業(yè)還沒有邊緣計算的用例,但每年都有更多的企業(yè)會受到物聯(lián)網(wǎng)和分析項目的推動。