邊緣計算可以：
-通過人工智能(AI)解決新的業(yè)務問題- 數(shù)據(jù)獲取點的現(xiàn)代設備擁有自己的分析能力。將計算資源靠近數(shù)據(jù)產生點，然后利用AI解決新的業(yè)務問題，減少延時和數(shù)據(jù)傳輸。
- 增強能力和彈性- 在邊緣設備中植入計算和分析功能，可增強系統(tǒng)的整體分析能力。邊緣設備可在本地運行容器技術，最大程度地提高公司開發(fā)人員的云原生編程技能。
- 獲取更好的安全性和隱私保護- 靠近來源處理數(shù)據(jù)，可減少需要通過網絡傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，縮小潛在攻擊面，便于在數(shù)據(jù)創(chuàng)建來源中執(zhí)行企業(yè)策略。
-利用5G網絡更小的延時- 采用5G網絡后，業(yè)務流程可以利用本地化的數(shù)據(jù)分析通過中心AI饋入自動決策。
隨著互連設備的增長，會產生很多未被開發(fā)利用的數(shù)據(jù)，前瞻性的公司希望釋放這些數(shù)據(jù)的潛力，以發(fā)現(xiàn)新的商機、提高運營效率和改進客戶體驗。邊緣計算使企 業(yè)應用程序靠近創(chuàng)建數(shù)據(jù)和需要執(zhí)行操作的位置，可讓企業(yè)充分利用AI并且近乎實時分析其數(shù)據(jù)。
假設您是一家制造商，正在努力解決生產線中斷導致的潛在成本 - 在任何設備停機和生產過程停止的情況下可能發(fā)生的成本。或者假設您是一家汽車行業(yè)的制造商，正在努力讓客戶、駕駛員和乘客獲得更好的駕乘體驗。使用分析和AI 可以增強和擴展上述示例所需的功能，改善整體體驗。
在過去，云和 AI 的使命是從數(shù)據(jù)中獲取切實可行的見解來自動化和加速創(chuàng)新。但是，互連設備產生龐大而復雜的數(shù)據(jù)，使網絡和基礎架構的功能面臨嚴峻的考驗。IDC 報告稱，到 2025 年，每個關聯(lián)人員每 18 秒要進行至少一次數(shù)據(jù)交互；這充分表明，靠近來源捕獲的數(shù)據(jù)有很大潛力提供有意義的見解。
邊緣計算涉及哪些術語？
混合云計算 – 傳統(tǒng)的超大規(guī)模公共云，例如IBMCloud?和其他云服務提供商（Microsoft、Amazon和Google等）；以及部署在共同位置和內部IT數(shù)據(jù)中心的私有云。
5G網絡–在向5G過渡期間，許多公共網絡提供商都在擴展其基礎架構以納入通用計算服務。邊緣網絡本身可能是多層級的 - 由區(qū)域數(shù)據(jù)中心、中心辦公 室和樞紐微數(shù)據(jù)中心組成。電信公司正在使用網絡邊緣內的云技術將其核心網絡中的這些層級轉變?yōu)橥泄軕贸绦蚬ぷ髫撦d。
邊緣服務器 – 充當邊緣服務器的服務器、網關和控制器通常部署在工廠、倉庫、酒店和零售商店中，以提供支持運營的本地計算能力。這些資源可能集群也可能分散，但都支持關鍵業(yè)務流程。
邊緣設備 – 具有完成工作所需的計算能力的 設備，其數(shù)量正在迅速增長。這些設備通常具有足夠的CPU能力、RAM和本地存儲空間，可以運行Linux操作系統(tǒng)。
物聯(lián)網(IoT)設備– 大多數(shù)傳統(tǒng)IoT設備都是封閉的固定功能設備。它們通常集成了傳感器，用于收集從上游傳輸?shù)狡渌酆宵c（通常是云）的數(shù)據(jù)。
移動設備 – 移動設備在邊緣網絡中扮演重要 角色。它們不同于其他邊緣設備，因為它們通常屬于個人（對其使用承擔個人責任），移動設備運行 iOS或Android操作系統(tǒng)，可能不支持在其應用商店以外購買的容器軟件。
邊緣計算的優(yōu)勢
邊緣計算有助于解決這些速度和規(guī)模問題。利用邊緣設備、網關和網絡的計算能力，您可以保留云計算固有的資源動態(tài)分配和連續(xù)交付原則。憑借邊緣計算，當今的企業(yè)有潛力超越其數(shù)據(jù)中心的范圍對云進行虛擬化。在云中創(chuàng)建的工作負載（包括一些更現(xiàn)代形式的AI 和分析），現(xiàn)在可以向邊緣遷移；在適當情況下，可以清理和優(yōu)化在邊緣生成的數(shù)據(jù)，然后將其帶回到云中。
IBM®具有廣泛的邊緣計算視野，跨越眾多行業(yè)和多個層級，并且使用Docker 和Kubernetes 等開放技術和標準進行了優(yōu)化。
IBM 邊緣計算平臺涵蓋了私有云和企業(yè)環(huán)境、網絡計算空間，甚至還覆蓋了內部網關、控制器和服務器，最終囊括機器人、連接車輛等智能設備。
集中、超大規(guī)模的公共云、混合云、共同位置托管數(shù)據(jù)中心和傳統(tǒng)的企業(yè)IT數(shù)據(jù)中心將繼續(xù)充當數(shù)據(jù)、分析和后端數(shù)據(jù)處理的聚集點。
公共、私有和內容交付網絡正在從簡單管道轉變?yōu)閮r值更高的應用程序托管環(huán)境- 某種形式的邊緣網絡云。
邊緣計算的風險和責任
正如前面的章節(jié)中所述，在引入邊緣計算創(chuàng)造獨特機會的同時，也會帶來一些挑戰(zhàn)。首先，它打破了云數(shù)據(jù)中心的清晰物理邊界，迫使我們考慮安全性、可尋址性、管理、所有權和合規(guī)性問題。更重要的是，它放大了云管理技術的擴展問題。
邊緣網絡使計算節(jié)點的數(shù)量增加了一個量級。邊緣網關又使其增加了一個量級。邊緣設備再增加一個量級。如果說 DevOps（連續(xù)交付/連續(xù)部署）是管理超大規(guī)模云基礎架構的關鍵，那么零操作（即無需任何人為干預的操作）就是管理海量規(guī)模云計算功能的關鍵。
在這種規(guī)模上，變化是持續(xù)不斷的，并且是爆炸式的。網絡需要重新配置以不斷解決擁塞問題。邊緣網關需要使用新的功能和流程進行更新。邊緣設備需要到處移動、更改所有權和重新配置用途或重新確定優(yōu)先級。這種波動水平實際上已成為常態(tài)。此外，在當今企業(yè)中部署的智能設備（邊緣設備）往往是共享的，因此不能期望用戶管理這些設備上的計算。因此，必須能夠在沒有人為干預的情況下部署、更新、監(jiān)視和恢復邊緣計算空間。所有活動和流程都必須完全自動化，能夠在沒有干預的情況下自行決定在什么位置安排什么操作，在不斷變化的條件下識別和恢復。安排的所有活動都應該是安全、可追溯和合理的。系統(tǒng)必須深入了解具有不同功能和用途的不同設備的性質、位置和目的，利用這種了解做出由策略驅動的明智決策。
在利用邊緣計算的其他優(yōu)勢時，需要考慮和解決所有這些問題。IBM引入IBMEdge™Computing來解決這些問題。
將多云部署擴展到邊緣
今年早些時候，IBM 推出了Cloud PakforMulticloud Management，它將多個供應商的云平臺整合到一個從內部到邊緣的統(tǒng)一儀表板中。IBM 邊緣計算是一種自然擴展，使工作負載的分配和管理功能超出邊緣網絡的范圍 - 擴展到邊緣網關和邊緣設備。
當然，邊緣平臺的作用范圍僅限于其支持的生態(tài)系統(tǒng)。這就是為什么IBM 邊緣計算利用邊緣組件、私有云和混合云環(huán)境以及公共云來識別企業(yè)應用程序的工作負載，其中邊緣計算為分布式 AI 提供一個新的執(zhí)行環(huán)境，以到達關鍵和時間敏感的數(shù)據(jù)源。Amazon、Microsoft、Google及其他支持容器技術的云服務提供商開發(fā)的應用程序現(xiàn)已列入IBM 邊緣計算工作負載的備選清單。
此外，IBM 為快速深入學習、視覺和語音識別以及視頻和聲學分析帶來了AI 工具，利用這些工具可以推理視頻和音頻的許多分辨率和格式、對話服務及發(fā)現(xiàn)，從而推動復雜企業(yè)應用程序的創(chuàng)建。IBM 還帶來了深厚的領域專業(yè)知識和行業(yè)領先的解決方案，例如資產績效管理、公共安全、智能位置和移動、金融服務和零售解決方案。這些解決方案融合了AI 和分析技術的先進性，并利用分布式邊緣計算拓撲的優(yōu)勢，最大程度提高其性能、效用以及對私人用戶和企業(yè)數(shù)據(jù)的保護。
總結
隨著互連設備數(shù)量的增長，會產生很多未被開發(fā)利用的數(shù)據(jù)，釋放這些數(shù)據(jù)的潛力有助于發(fā)現(xiàn)新的商機、提高運營效率和改進客戶體驗。
IBM 邊緣計算及其配套邊緣計算解決方案可以幫助您的公司：
-支持電信、制造業(yè)、零售、汽車和許多其他行業(yè)的轉型。
-支持將AI和分析技術部署到邊緣設備、網關、操作控制器及其他計算位置。
-促進5G和定位技術的興起，通過虛 擬化網絡功能以及為企業(yè)解決方案創(chuàng)造新的計算機會，在其網絡基礎架構中挖掘更高的價值。
IBM 是您值得信賴的合作伙伴，它利用行業(yè)專業(yè)知識，提供開放、智能的邊緣解決方案，使企業(yè)能夠規(guī)?；瘶嫿?、分發(fā)和管理應用程序。
