IDC 预测,到 2020 年,IoT 设备创建的所有数据中,45% 将在网络附近或网络边缘附近存储、处理、分析和处理数据。今年,随着物联网 (IoT) 和全球传感器网络稳步增加过去平均云必须处理的数据量,越来越多的组织正在认真研究边缘计算。
当今世界日益以数据为导向,数据是在传统数据中心之外生成的。边缘计算将物理计算基础结构放在生成数据的网络边缘,在许多情况下,这些站点是最需要数据的地方。
由于硬件占用空间很小,边缘的基础架构不仅可以收集并减少可上传到集中式数据中心或云的大量数据。边缘计算充当从本地计算机到私有云和公共云的高性能桥梁。
将边缘计算用于 IoT
有一种强有力的论点认为,根据定义,物联网本质上需要边缘计算才能有效地工作并认识到其长期潜力。在部署计算机智能和获取实时结果时,云固有的延迟不再减少它。边缘计算可以解决此问题,通过减少与云相关的延迟,它可确保每个行业的企业都能获得最新的 IoT 开发。
它对于任何具有远程站点的行业(如零售、金融、工业、远程办公分支机构 (ROBO) 和 IoT)特别有用。例如,在零售领域,零售商需要可靠的计算,为网络边缘的众多商店提供最大起升时间,用于销售点、库存管理和安全应用程序。拥有多个分支机构的银行和其他金融机构也需要可靠的计算来支持快速的业务关键交易。
边缘计算在 IoT 设备的持续部署中也发挥着突出的作用,作为快速有效地处理其产生的大量数据的最有效手段。只有当数据与云的通信不够可靠或不够快而无法有效时,这一要求才可能变得更加明显。
就 ROBO 部署而言,小型分支机构现在越来越多地运行核心、任务关键型应用程序及其驻留的基础结构,需要发展,以匹配其运行的工作负载的关键性质。
许多边缘计算站点具有非常特殊的计算需求,并且需要比主数据中心站点更小的部署。许多组织可能拥有数十个或数百个较小的边缘计算站点,他们无法负担向每个站点推出复杂、昂贵的 IT 基础架构。
边缘计算应如何工作
随着许多应用程序在边缘上运行,并且与数据中心中的应用程序一样变得越来越重要,组织如何与数据中心中的弹性、可扩展性、安全性、高可用性和人力资源 IT 资源相匹配？它们如何解决应用程序的重要性与在边缘支持它们的基础架构和 IT 之间日益不匹配的问题？
为了支持关键应用程序,很少或根本没有现场 IT 人员,边缘计算系统必须更可靠、易于部署和使用、高可用、高效、高性能、自我修复且经济实惠。在许多情况下,为了保持应用程序在没有专职 IT 人员在现场的情况下运行,系统需要自动化,从而消除日常的手动 IT 任务,因为人为错误可能会导致问题。
自动化还通过监视复杂的系统故障情况和采取自动操作来纠正这些情况,使系统保持运行即使硬件组件发生故障,自动化也可以将应用程序工作负载转移到冗余硬件组件以继续运行。
由于拥有数百个站点,无法花费数周时间将复杂的硬件部署到每个站点,因此迫切需要轻松部署和管理边缘计算基础设施系统。他们需要能够插入基础设施,使系统联机,并远程管理未来的网站。基础结构越复杂,他们部署和管理它的时间就越多。
边缘计算系统最终应该尽可能少地运行管理。它们需要自我修复,以便为应用程序提供高可用性,而无需 IT 人员资源,以及自动错误检测、缓解和更正。管理任务应该能够远程和轻松执行。此外,这些系统应根据边缘位置的要求进行上下扩展,以确保组织不会因不需要的资源而承担过多的开销。
边缘计算只有很小的硬件占用空间,是通往云的高性能桥梁,而更多的组织正在依赖云。边缘计算正在兴起,因此行业转向趋势技术也就不足为奇了。