關(guān)于邊緣計算需要了解的4件事

邊緣計算是IT領(lǐng)域最重要的趨勢之一。IDC預(yù)測,到2023年,超過一半的新企業(yè)IT基礎(chǔ)設(shè)施將位于邊緣。Gartner預(yù)測,到2025年,75%的企業(yè)生成數(shù)據(jù)將在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心或云之外創(chuàng)建和處理。

本文來自千家網(wǎng)。

邊緣計算是IT領(lǐng)域最重要的趨勢之一。IDC預(yù)測,到2023年,超過一半的新企業(yè)IT基礎(chǔ)設(shè)施將位于邊緣。Gartner預(yù)測,到2025年,75%的企業(yè)生成數(shù)據(jù)將在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心或云之外創(chuàng)建和處理。

然而,盡管發(fā)生了這一重大轉(zhuǎn)變,許多IT和企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者仍處于早期定義邊緣如何補(bǔ)充其整體云戰(zhàn)略的過程中。但也有一些企業(yè)剛剛開始通過試點項目和概念驗證認(rèn)識到邊緣計劃的潛力。

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為幫助企業(yè)在邊緣之旅中更好地前進(jìn),本文定義了需要牢記的四個重要因素。

因素1:云和邊緣是互補(bǔ)的

關(guān)于邊緣的常見誤解之一是,其將以某種方式取代云計算。事實上,邊緣和云應(yīng)該攜手合作。智能策略假設(shè)分散的邊緣和集中的云之間是同步的。借助云,無論是公共云、混合云還是私有云,都可以擁有一個平臺來集中所有數(shù)據(jù),并在整個企業(yè)需要的時間和地點利用這些數(shù)據(jù)。

邊緣可讓企業(yè)通過速度和洞察力最大化數(shù)據(jù)價值。借助邊緣,可以將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端并快速檢索,或者更好的是,可以在創(chuàng)建數(shù)據(jù)的地方以利用。這為從實時分析、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備和快速決策中獲益的應(yīng)用和用例帶來了增量價值。還可以使用實時數(shù)據(jù)在現(xiàn)場做出時間敏感的決策。還可以最大限度地降低原始數(shù)據(jù)的傳輸成本,并啟用出于安全性、合規(guī)性或其他原因而無法將數(shù)據(jù)發(fā)送到場外的應(yīng)用和用例。

因素2:許多創(chuàng)新用例源于物聯(lián)網(wǎng)融合和集成

盡管邊緣用例多種多樣,但其優(yōu)勢始終集中在提高運營效率和速度上,從而推動新的變革性業(yè)務(wù)模式,以實現(xiàn)競爭差異化。這些用例包括監(jiān)控和閾值警報、預(yù)測性維護(hù)和機(jī)器對機(jī)器自動化、遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)和培訓(xùn),以及醫(yī)院內(nèi)和家庭健康監(jiān)測。根據(jù)Grand View research的數(shù)據(jù),這種可能性是無窮無盡的,預(yù)計2021年至2028年期間對邊緣計算技術(shù)的需求將以38.4%的復(fù)合年增長率增長。

因素3:邊緣創(chuàng)新需要有凝聚力的數(shù)據(jù)策略來擴(kuò)展

成功的邊緣策略始于管理數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施的連貫計劃。數(shù)據(jù)中心外部產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)是加速邊緣計算需求的關(guān)鍵因素。并非所有數(shù)據(jù)都可以或應(yīng)該被存儲和轉(zhuǎn)發(fā)。如果沒有全面的數(shù)據(jù)策略,將面臨數(shù)據(jù)捕獲將很快超過推動業(yè)務(wù)洞察的能力的風(fēng)險。

一個重要因素是利用可以全面管理數(shù)據(jù)從創(chuàng)建到刪除的解決方案。這意味著使用自動化和以數(shù)據(jù)為中心的策略,消除孤島并統(tǒng)一整個數(shù)據(jù)生命周期的工作流程,無論數(shù)據(jù)位于何處,從數(shù)據(jù)中心到邊緣再到云。

因素4:網(wǎng)絡(luò)是成功邊緣戰(zhàn)略的核心

減少延遲和提高彈性的需求一直是邊緣計算興起的重要因素。現(xiàn)在,隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展以及向更多邊緣IT基礎(chǔ)設(shè)施的轉(zhuǎn)變,網(wǎng)絡(luò)的作用變得更加重要,重點關(guān)注有線和無線網(wǎng)絡(luò)以及速度、容量、帶寬、吞吐量、彈性和減少延遲。

更多支持邊緣的應(yīng)用和用例將需要實時處理和分析數(shù)據(jù),以解決性能問題并限制與帶寬相關(guān)的成本。隨著越來越多的應(yīng)用利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在邊緣之間傳遞價值,對網(wǎng)絡(luò)性能和帶寬的關(guān)注在未來只會變得更加明顯。

總之,成功的邊緣計算需要深思熟慮的架構(gòu)和實施規(guī)劃,而由于邊緣的去中心化性質(zhì),這變得更加復(fù)雜。由于收集和分析數(shù)據(jù)的站點眾多且決策的即時性,因此很難創(chuàng)建一個通用的模型。因此與值得信賴的合作伙伴合作,是在邊緣之旅中獲得競爭優(yōu)勢的最可靠方法之一。

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