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文档简介

-4-我们正走向边缘计算在过去的十年中,向云服务的转变导致计算资源集中在几个大型数据中心。边缘计算是一种相反的趋势,它分散了云服务,并将它们分发到很多更接近终端用户或数据源的站点。它能让应用程序供应更高质量的客户体验,从而也使新的尝试得以实现,并提高了操作效率。边缘计算消失的主要缘由可以分为带宽、延迟、弹性和平安性等方面。每周好像都会有一份关于边缘计算将如何接管世界的新报告。但问题仍旧存在边缘计算现象是否会像猜测的那样席卷世界?假如是的话,企业将如何从中受益?

在本篇及以后的文章中,我们将揭开边缘计算的神奇面纱,讨论它的动机,并探讨创建可伸缩的边缘部署的最佳做法以及开放源代码在边缘上的作用。我们还将讨论5G及其对电信行业、远程办公/分支办公、物联网和其他用例的影响。

什么是边缘计算?

依据行业或用例的不同,边缘计算(EC)一词已经被用来描述从微型物联网设备执行的操作到类似数据中心等基础设施的一切内容。用于表示边缘计算的术语包括:分布式计算、混合边缘计算、异构计算、矩阵计算、盒中数据中心、本地云、网络边缘、雾计算等。依据行业的不同,每个术语都有其独特的含义。

有点难以理解的是,边缘计算并不是一个单一的边界,而是具有不同属性的边界层的连续体,这些属性包括到用户的距离、站点的数量、站点的大小、全部权等等。边缘计算的位置有待解释。对于服务供应商来说,边缘计算可以从核心延长到最外一层,而对于企业来说,边缘计算是位于内部的。

在概念层面上,边缘计算指的是使计算更接近使用它的地方或更接近数据源。这个概念不仅限于计算服务,还可以包括网络或存储服务。

关于计算资源应当位于何处的争辩可能和计算本身一样古老。在集中计算供应的效率和规模经济与非集中计算供应的敏捷性和用户掌握之间,钟摆经常摇摆不定。

边缘计算的概念已经有二十多年的历史了。该领域的先驱之一是Akamai的内容交付网络(CDN),通过该网络,频繁访问的内容缓存的地方更接近终端用户。在目前状况下,边缘计算范围要广泛得多,包括企业、消费者和服务供应商。

各种边缘计算的用例和行业都有很大的可变性,不同的领域都有自己独特的需求。对于物联网来说,边缘计算的工作方式不同于远程站点(如风车或自动驾驶车辆),也不同于工厂或体育场的要求。例如,一个对计算基础设施和网络带宽有限制的远程站点主要在离线模式下运行,而一个体育场将有一个带宽带连接的类似数据中心的小型基础设施。

为什么计算要趋向边缘?

在过去的十年中,向云服务的转变导致计算资源集中在几个大型数据中心。边缘计算是一种相反的趋势,它分散了云服务,并将它们分发到很多更接近终端用户或数据源的站点。它能让应用程序供应更高质量的客户体验,从而也使新的尝试得以实现,并提高了操作效率。边缘计算消失的主要缘由可以分为带宽、延迟、弹性和平安性等方面。

一些新兴的用例,如物联网或视频监控,估计将产生大量数据(100GB/天),并限制通过蜂窝/卫星进行的网络连接(例如,海上石油平台、海上船舶)。通过处理更靠近数据源的数据,边缘计算可以关心削减将设备数据移动到后端系统所需的网络带宽。大部分设备数据可能是冗余信息。例如,考虑来自恒温器的室温数据,只需将一个小型聚合数据集发送到后端系统,就可以在本地处理这些数据。

尽管存在间歇性的网络连接(例如,自动驾驶汽车、智能建筑、农业),对于关键的业务功能,边缘计算为服务连续性供应了弹性。通过将受影响的服务故障区域限制在更小的服务区域(例如,移动边缘计算),它能够供应了更大的复原力。出于平安或监管方面的缘由,边缘计算还允许将敏感信息保持在接近其源的位置,从而实现更好的数据主权。

这不是在边缘计算和集中计算之间的选择。随着边缘计算在市场上得到更广泛的采纳,整个解决方案将包含这两者的结合。在这种混合计算模型中,集中计算将用于计算密集型的工作负载、数据聚合和存储、人工智能/机器学习、跨地理区域的协调操作以及传统的后端处理。另一方面,边缘计算可以关心在接近实时的状况下从源头解决问题。

架构师需要确定与边缘计算全都的用例。假如用例不能从削减的延迟、实时监视或其他属性中受益,那么边缘计算可能并不那么吸引人了。

谁在使用边缘计算?

诸如物联网、人工智能/机器学习、AR/VR、机器人和电信网络功能等新兴的用例经常被认为是推动计算走向边缘的关键因素。然而,传统企业也开头采纳这种方法,以便更好地支持它们的远程/分支机构、零售场所、制造厂等。甚至云服务供应商也已经熟悉到在更接近数据源的地方处理数据的需要,并正在供应边缘解决方案。

对于寻求低延迟或断开连接的计算的公司(在这些地方,远程站点可以在没有与集中式基础设施通信的状况下运行),边缘计算可以关心提高基础设施的复原力以及应用程序的可用性。边缘计算同样可以使很多用例受益,包括公用事业、运输、医疗保健、工业、能源和零售等。

对于服务供应商,边缘计算可以通过将应用程

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