邊緣計算是一種將智能集成到邊緣設備(也稱為邊緣節(jié)點)中的分布式計算技術，可以在數(shù)據(jù)采集源附近實時處理和分析數(shù)據(jù)。在使用邊緣計算時，數(shù)據(jù)不需要上傳到云端或集中式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。

　　為什么要使用邊緣計算?

　　大多數(shù)企業(yè)在集中存儲系統(tǒng)中存儲、管理和分析數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)通常是公有云或私有云。另一方面，基礎設施和云計算已經(jīng)不再能夠滿足許多實際應用程序的需求。例如，在物聯(lián)網(wǎng)和萬物互聯(lián)的背景下，需要具有低延遲的高度靈活的網(wǎng)絡來實時處理大量數(shù)據(jù)，而這在標準IT上是無法實現(xiàn)的。在這種情況下，邊緣計算的好處變得更加明顯。

　　邊緣計算的優(yōu)勢

　　邊緣計算無需將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫诉M行處理和分析，因為數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)聚集點附近進行處理。這種方法減少了網(wǎng)絡和服務器的壓力。

　　邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)領域非常有用，主要是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，因為它具有實時處理數(shù)據(jù)的能力和快速的反應時間。除了加快工業(yè)和制造企業(yè)的數(shù)字化進程之外，邊緣計算技術還提供了額外的突破，例如人工智能和機器學習。

　　邊緣計算限制

　　在企業(yè)將任務移至邊緣之前，需要考慮支持某些邊緣模型是否有意義。這些限制可能會迫使企業(yè)返回到傳統(tǒng)的云平臺。

　　邊緣計算的安全

　　通過減少數(shù)據(jù)在傳輸過程中花費的時間，邊緣計算最大限度地減少了一些安全問題，但也增加了更復雜的安全問題。

　　例如，如果企業(yè)在不受管理的終端機器上托管或處理數(shù)據(jù)，則無法確保此類設備沒有網(wǎng)絡攻擊者可能利用的缺陷。即使采用云邊緣架構來控制邊緣基礎設施，但擁有額外的基礎設施來維護也可能會擴大網(wǎng)絡攻擊面。

　　因此，邊緣計算不適合具有嚴格安全要求的應用程序。如果企業(yè)正在處理敏感數(shù)據(jù)或有特殊的合規(guī)性需求，使用集中式服務器的典型云計算方法可能不會那么危險。

　　延遲要求

　　由于數(shù)據(jù)不必在云平臺和數(shù)據(jù)中心之間來回傳輸進行分析，邊緣計算提高了應用程序的速度和響應能力。對于需要真正即時通信流的任務，這是一個顯著的好處。雖然云計算供應商繼續(xù)擴大其數(shù)據(jù)中心的足跡，但這些龐大的數(shù)據(jù)中心設施通常位于遠離主要人口中心的農(nóng)村地區(qū)。

　　大多數(shù)工作負載的延遲要求較低。與典型的云計算設計相比，邊緣計算網(wǎng)絡只能將網(wǎng)絡響應能力提高幾毫秒。傳統(tǒng)設計帶來的低效率對于應用程序來說是可以容忍的。

　　檢查網(wǎng)絡延遲的好處是否真的值得妥協(xié)，尤其是當考慮額外的費用和管理負載時。

　　數(shù)據(jù)量

　　確定操作將處理多少數(shù)據(jù)以及邊緣基礎設施是否能夠處理這些數(shù)據(jù)。如果企業(yè)在工作中創(chuàng)建了大量數(shù)據(jù)，將需要采用大型基礎設施來評估和存儲。從管理的角度來看，將數(shù)據(jù)移動到公有云數(shù)據(jù)中心可能更便宜、更容易。

　　然而，基本上無狀態(tài)且不需要大量數(shù)據(jù)的工作負載是邊緣計算的理想候選者。

　　邊緣計算示例

　　以下是邊緣計算何時適合和不適合證明上述權衡的一些示例。

　　(1)自動駕駛汽車

　　自動駕駛汽車需要獲取大量數(shù)據(jù)，因此必須快速做出選擇，以確保乘客和路人安全。網(wǎng)絡延遲問題可能會導致車輛反應時間出現(xiàn)延遲，從而造成嚴重后果。

　　(2)智能恒溫器

　　一些小工具將會產(chǎn)生少量數(shù)據(jù)。此外，他們收集的一些信息(例如個人何時回家并調(diào)整恒溫器)可能存在隱私問題。將數(shù)據(jù)保留在邊緣更實用，并且可以幫助解決安全問題。

　　(3)交通信號燈

　　交通信號燈的這三個特性使其成為邊緣計算的合適候選者：對實時變化做出反應的要求;有限的數(shù)據(jù)生產(chǎn);以及互聯(lián)網(wǎng)連接偶爾中斷。

　　以下是邊緣計算無法正常運行的幾種場景：

　　傳統(tǒng)應用程序：很難想象傳統(tǒng)應用程序需要邊緣基礎設施的性能或反應速度。它可能會將應用程序加載或回復查詢所需的時間減少幾毫秒，但這種好處并不顯著。

　　視頻監(jiān)控系統(tǒng)：監(jiān)控視頻將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。在邊緣處理和存儲此類數(shù)據(jù)是不切實際的，因為它需要龐大而專業(yè)的基礎設施。將數(shù)據(jù)存儲在集中式云計算設施中將顯著降低成本并且更容易。

　　智能照明系統(tǒng)：在家中或企業(yè)中通過互聯(lián)網(wǎng)工作的照明控制系統(tǒng)不會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。然而即使是智能燈泡，其處理能力也是有限的。人們對照明系統(tǒng)并沒有超低延遲要求，所以如果燈泡只需要幾分之一秒就可以打開，這可能不是什么大問題。企業(yè)可以創(chuàng)建邊緣基礎設施來管理這些系統(tǒng)，但在大多數(shù)情況下，這是不值得的。

　　結(jié)論

　　通過將處理外包給終端客戶的設備，邊緣計算可以最大限度地減少傳輸延遲，降低對網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)訪問，并在某些情況下削減開支。由于可以獲得這些好處，云計算架構師可能會尋求將盡可能多的工作負載轉(zhuǎn)移到邊緣。但是在這樣做之前，他們應該考慮每個應用程序的結(jié)構、其性能需求和安全問題等。