(文章来源:steven博)
一段时间以来,it行业一直在经历着巨大的变革。大多数企业都将投资重点放在混合云解决方案上,而本地核心数据中心基础结构正在缩减,以支持公共云。同时,许多人已经意识到,大多数数据是在边缘创建和使用的,现在这已成为每个it策略的基本组成部分。
边缘计算中边缘的定义比想象的要复杂。一般而言,我们谈论将计算和数据存储置于网络边缘附近,目的是缩短响应时间,同时避免客户端和云之间不必要的数据移动。边缘计算正在成为一个通用术语,也可以描述移动计算,并在一定程度上描述物联网。而且,说实话,其中有些道理。物联网设备变得越来越智能,能够更好地创建小型网络并共享其资源。而最新的移动设备具有大量的cpu功能和本地存储,能够在本地集中越来越多的复杂操作。
边缘计算的三个最大推动力是现代网络,其形式为sd-wan,自动化和针对这些用例设计的硬件。sd-wan正在从根本上改变企业设计广域网的方式,用internet连接取代传统且非常昂贵的mpls和cdn电路。网络布局及其之上的服务是虚拟化的,并从物理网络中抽象出来。这使各种规模的组织都可以利用更便宜,更快的连接性,而这种连接性也更加灵活,易于购买,而又不会牺牲安全性。
边缘计算总是以某种形式存在。分支机构始终拥有小型服务器和一些带有应用程序和数据的区域存储。只是所有事情都变得更难管理且成本更高。现在,由于有了新技术和工具,管理大型分布式基础结构变得更加容易,一切都可以远程自动部署,而无需人工干预。这样,再加上比以往更便宜,更坚固的新硬件,使用户可以构建弹性基础架构,以运行几乎无人看管的少量应用程序。
低成本和易于管理是此类讨论的关键要素,而sd-wan则是另一个至关重要的方面,不仅从成本角度而言,而且对于随之而来的服务类型(包括增强的安全性)也至关重要。为什么边缘计算很重要?对于许多公司而言,仅节省成本就可以成为部署边缘计算架构的推动力。在其许多应用程序中都采用云技术的公司可能已经发现,带宽成本比预期的要高。
但是,边缘计算的最大好处越来越多地是能够更快地处理和存储数据,从而实现了对公司至关重要的更高效的实时应用程序。在进行边缘计算之前,智能手机扫描人的面部以进行面部识别将需要通过基于云的服务来运行面部识别算法,这将需要大量时间来处理。使用边缘计算模型,鉴于智能手机功能的增强,该算法可以在边缘服务器或网关上本地运行,甚至可以在智能手机本身上运行。虚拟现实和增强现实,无人驾驶汽车,智慧城市甚至楼宇自动化系统等应用都需要快速处理和响应。
但是,就像许多新技术一样,解决一个问题可能会导致其他问题。从安全的角度来看,边缘数据可能很麻烦,尤其是当数据由不如集中式或基于云的系统安全的其他设备处理时。随着物联网设备数量的增长,it必须了解这些设备周围的潜在安全问题,并确保这些系统可以得到保护。
此外,处理功率,电力和网络连接性的不同设备要求可能会影响边缘设备的可靠性。这使得冗余和故障转移管理对于在边缘处理数据的设备至关重要,以确保在单个节点发生故障时正确地交付和处理数据。
在全球范围内,运营商正在部署5g无线技术,该技术有望为应用程序带来高带宽和低延迟的优势,使公司能够利用其数据带宽从花园软管过渡到防火墙。许多运营商不仅在提供更快的速度并告诉公司继续在云中处理数据,还正在将边缘计算策略纳入其5g部署中,以便提供更快的实时处理能力,尤其是针对移动设备,联网汽车和自助服务、驾驶汽车。
最近的报告5g,物联网和边缘计算趋势中写道,5g将成为边缘计算技术的催化剂。使用5g技术的应用将改变流量需求模式,为移动蜂窝网络的边缘计算提供最大的推动力。它引用了包括iot分析,机器学习,虚拟现实,自动驾驶汽车在内的低延迟应用程序,因为这些应用程序“具有新的带宽和延迟特性,需要边缘计算基础架构的支持。
在对2020年的预测中,实时应用程序参与将在2020年推动边缘计算的增长中发挥作用。很明显,虽然边缘计算的最初目标是降低长距离iot设备的带宽成本,但需要本地处理和存储功能的实时应用程序的增长将推动该技术在未来几年中向前发展。
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