在5G時(shí)代，多接入邊緣計算（MEC）架構也在不斷增長(cháng)的5G網(wǎng)絡(luò )的帶動(dòng)下快速發(fā)展。在靠近數據創(chuàng )建點(diǎn)的邊緣使用網(wǎng)絡(luò )服務(wù)器有助于優(yōu)化系統吞吐量，并可以在現場(chǎng)或設備上分析大量數據，并近乎實(shí)時(shí)地提供可行的見(jiàn)解。隨著(zhù)邊緣計算規模的增長(cháng)，特定于邊緣的安全挑戰也需要遠程網(wǎng)絡(luò )服務(wù)器來(lái)防止破壞、盜竊和黑客攻擊。

邊緣計算是一種分布式信息技術(shù) (IT) 架構，其中客戶(hù)端數據在網(wǎng)絡(luò )外圍處理，盡可能靠近原始數據源。

數據是現代業(yè)務(wù)的命脈，提供有價(jià)值的業(yè)務(wù)洞察力并支持對關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程和運營(yíng)的實(shí)時(shí)控制。當今的企業(yè)充斥在數據海洋中，可以從幾乎在世界任何地方的遠程位置和惡劣的操作環(huán)境中實(shí)時(shí)運行的傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設備定期收集大量數據。

但這種虛擬的數據洪流也在改變企業(yè)處理計算的方式。建立在集中式數據中心和日?；ヂ?lián)網(wǎng)上的傳統計算范式不太適合移動(dòng)不斷增長(cháng)的現實(shí)世界數據河流。帶寬限制、延遲問(wèn)題和不可預知的網(wǎng)絡(luò )中斷都可能阻礙這些努力。企業(yè)正在通過(guò)使用邊緣計算架構來(lái)應對這些數據挑戰。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，邊緣計算將部分存儲和計算資源移出中央數據中心，更靠近數據源本身。該工作不是將原始數據傳輸到中央數據中心進(jìn)行處理和分析，而是在實(shí)際生成數據的地方執行——無(wú)論是零售店、工廠(chǎng)車(chē)間、龐大的公用事業(yè)公司還是整個(gè)智慧城市。只有邊緣計算工作的結果，例如實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)洞察、設備維護預測或其他可操作的答案，才會(huì )被發(fā)送回主數據中心進(jìn)行審查和其他人機交互。

因此，邊緣計算正在重塑 IT 和業(yè)務(wù)計算。全面了解邊緣計算是什么、它是如何工作的、云的影響、邊緣用例、權衡和實(shí)施注意事項。

邊緣計算如何工作？

邊緣計算完全是位置問(wèn)題。在傳統的企業(yè)計算中，數據是在客戶(hù)端端點(diǎn)產(chǎn)生的，例如用戶(hù)的計算機。該數據通過(guò)企業(yè) LAN 跨 WAN（例如互聯(lián)網(wǎng)）移動(dòng)，企業(yè)應用程序在其中存儲和處理數據。然后將該工作的結果傳送回客戶(hù)端端點(diǎn)。對于大多數典型的業(yè)務(wù)應用程序，這仍然是一種經(jīng)過(guò)驗證且經(jīng)過(guò)時(shí)間考驗的客戶(hù)端-服務(wù)器計算方法。

但是，連接到互聯(lián)網(wǎng)的設備數量，以及這些設備產(chǎn)生的和企業(yè)使用的數據量，增長(cháng)太快，傳統數據中心基礎設施無(wú)法容納。 Gartner 預測， 到 2025 年，75% 的企業(yè)生成數據將在集中式數據中心之外創(chuàng )建。在通常對時(shí)間或中斷敏感的情況下移動(dòng)如此多數據的前景給全球互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)了巨大的壓力，而全球互聯(lián)網(wǎng)本身往往會(huì )受到擁塞和中斷的影響。

因此，IT 架構師已將重點(diǎn)從中央數據中心轉移到基礎架構的邏輯 邊緣 ——從數據中心獲取存儲和計算資源，并將這些資源移動(dòng)到生成數據的位置。原理很簡(jiǎn)單：如果不能讓數據離數據中心更近，那就讓數據中心離數據更近。邊緣計算的概念并不新鮮，它植根于幾十年前的遠程計算理念——例如遠程辦公室和分支機構——將計算資源放置在所需位置而不是依賴(lài)于單一的中心位置。

盡管只有 27% 的受訪(fǎng)者已經(jīng)實(shí)施了邊緣計算技術(shù)，但 54% 的受訪(fǎng)者認為這個(gè)想法很有趣。邊緣計算將存儲和服務(wù)器放在數據所在的位置，通常只需要部分機架即可在遠程 LAN 上運行，以在本地收集和處理數據。在許多情況下，計算設備部署在屏蔽或硬化外殼中，以保護設備免受極端溫度、濕度和其他環(huán)境條件的影響。處理通常涉及對數據流進(jìn)行規范化和分析以尋找商業(yè)智能，并且只有分析結果被發(fā)送回主數據中心。

商業(yè)智能的概念可能會(huì )有很大的不同。一些示例包括零售環(huán)境，其中陳列室地板的視頻監控可能與實(shí)際銷(xiāo)售數據相結合，以確定最理想的產(chǎn)品配置或消費者需求。其他示例涉及可以在實(shí)際缺陷或故障發(fā)生之前指導設備維護和維修的預測分析。還有其他示例通常與公用事業(yè)（例如水處理或發(fā)電）保持一致，以確保設備正常運行并保持輸出質(zhì)量。租用或托管服務(wù)器可咨詢(xún)夢(mèng)飛科技在線(xiàn)客服。