但是，他們不能僅僅依靠云計算來處理所有這些數(shù)據(jù)，盡管他們在過去十年花費了很多時間將計算資源集中轉(zhuǎn)移到私有云和公共云中。
企業(yè)發(fā)現(xiàn)，這些數(shù)據(jù)量太大，以至于他們無法高效且符合經(jīng)濟效益地將這些數(shù)據(jù)從終端設(shè)備遷移到云端進行分析，只能將處理后的信息從云端發(fā)送回這些設(shè)備。
與此同時，預(yù)估數(shù)據(jù)也清楚地說明了這個問題：技術(shù)研究和咨詢公司IDC計算得出，到2025年，全球?qū)⒂?59億臺聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成超過79 ZB數(shù)據(jù)-比2019年生成的13 ZB數(shù)據(jù)要高。
這正迫使企業(yè)轉(zhuǎn)向邊緣計算，這種技術(shù)使計算資源在物理上靠近端點設(shè)備，包括專用網(wǎng)關(guān)和服務(wù)器，甚至本地虛擬化數(shù)據(jù)中心。
在任何給定的用例中，無論實際部署了什么設(shè)備，邊緣計算的目標都是相同的：從端點收集和分析數(shù)據(jù)，然后使用該信息來指引這些端點的后續(xù)操作。專家說，這對大多數(shù)企業(yè)來說都是新領(lǐng)域，但他們預(yù)計未來幾年邊緣計算將呈逐漸增加趨勢。
Lean Manufacturing Research LLC公司創(chuàng)始人兼首席分析師兼The Analyst Syndicate成員Dan Miklovic說：“邊緣計算可幫助解決物聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)前不存在的問題。”
“以前，我們僅訪問少量信息，我們將這部分數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到上游(私有云或公共云)并進行處理，然后將結(jié)果傳輸?shù)较掠危@個操作在當時是可行的。但是，現(xiàn)在，我們每秒生成千兆字節(jié)的數(shù)據(jù)，而不是每天或每周，因此嘗試將所有數(shù)據(jù)傳輸?shù)侥硞€地方，對其進行處理并將結(jié)果發(fā)送回去，這種做法不可能實現(xiàn)。而邊緣計算使你更接近該數(shù)據(jù)的來源，并可以將其轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔ⅲ瑥亩鴾p輕通信渠道的負擔(dān)–這些通信渠道僅具有有限傳輸能力。”
邊緣計算還將為企業(yè)帶來很多機會。技術(shù)專家和IT高管預(yù)計，邊緣計算能夠改善現(xiàn)有流程，并刺激新的運營模式和新活動。以下四個邊緣計算趨勢將在很大程度上推動這些工作。
1. 邊緣計算速度
在很多情況下，從技術(shù)上講，數(shù)據(jù)可以從終端設(shè)備移動到云端，其中應(yīng)用程序可以處理數(shù)據(jù)，然后將信息發(fā)送回去，以指示這些終端采取適當?shù)拇胧?，這可能在幾秒鐘內(nèi)發(fā)生。
但是，對于某些用例而言，這可能還不夠快，Accenture Labs公司董事總經(jīng)理Teresa Tung說，這正是邊緣計算發(fā)揮作用的地方，其位置鄰近性可提供某些操作所需的更快速度。
Tung說：“你不會希望來回云端傳輸導(dǎo)致操作被延遲;你確實需要邊緣計算。它可能要快幾毫秒，對于某些決策而言，這種速度很有必要。”
她指出，事實上5G確實比4G和LTE網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)更快-但是5G不會完全消除邊緣計算在速度方面的優(yōu)勢，特別是隨著5G的普及，企業(yè)在5G網(wǎng)絡(luò)上增加流量和壓力的時候。
2. AI和機器學(xué)習(xí)
邊緣計算不會完全取代云計算資源，但是企業(yè)將使更多的AI和機器學(xué)習(xí)功能盡可能地靠近端點設(shè)備，以確保這些智能流程能夠以所需的速度和可靠性運行。
例如，考慮一下如何在邊緣利用AI來協(xié)助制造業(yè)。在制造過程中，傳感器沿著裝配線部署，它們可以直觀地檢查所制造的產(chǎn)品是否有缺陷，然后將檢查數(shù)據(jù)發(fā)送到邊緣設(shè)備，這些邊緣設(shè)備可運行算法以識別產(chǎn)品是否有缺陷、確定缺陷的類型、選擇解決問題的最佳方法，然后最終指示制造系統(tǒng)采取糾正措施。
Miklovic說，邊緣計算使這些機器能夠快速自行做出明智的決策。
他還提到自動剎車汽車作為邊緣智能的例子。根據(jù)Miklovic的說法，在自動駕駛車輛的邊緣計算設(shè)備中，嵌入的AI會處理本地生成的數(shù)據(jù)，然后利用分析得出的信息來決定何時停車，這些數(shù)據(jù)包括車輛行經(jīng)路途中是否有物體、靜止還是移動、車輛自身的行駛速度、該物體是否在減速以及速率如何。
Miklovic說，在工業(yè)和消費類設(shè)置中，邊緣設(shè)備嵌入的AI工作原理與此類似。他補充說，隨著時間的推移，智能系統(tǒng)將學(xué)會更有效地分析數(shù)據(jù)以確定采取何種行動。
例如，通過家庭運動檢測器，基于AI的家庭安全系統(tǒng)可以學(xué)會區(qū)分房主和陌生人，而在重型設(shè)備上，基于AI的監(jiān)視系統(tǒng)可以學(xué)會區(qū)分不需要采取任何行動的臨時壓力，以及可能導(dǎo)致災(zāi)難性故障的壓力–如果不立即關(guān)閉系統(tǒng)。
3. 安全性
邊緣計算的分散性質(zhì)對于企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全具有重要意義，因為數(shù)據(jù)和計算能力從其在核心數(shù)據(jù)中心的集中位置(無論是公共云還是私有云)分散到企業(yè)整個網(wǎng)絡(luò)中的各個節(jié)點。
這種轉(zhuǎn)變要求IT安全領(lǐng)導(dǎo)者以相應(yīng)的方式擴展防御范圍，以確保企業(yè)防御范圍從中央數(shù)據(jù)中心通過網(wǎng)絡(luò)擴展到邊緣設(shè)備和端點本身。
PA Consulting公司AI和區(qū)塊鏈專家Yannis Kalfoglou表示，邊緣計算確實可幫助提高安全性。
根據(jù)Kalfoglou稱，邊緣計算可實現(xiàn)更高的安全性和靈活性，因為其分散的特性消除了單點故障中心點。安全團隊可以切斷受到攻擊、破壞或遭泄漏的端點和邊緣計算設(shè)備。
他說：“在邊緣范例中，你只需要切斷一個分枝-你不會丟失整棵樹。數(shù)據(jù)泄露事故不可避免，但是如果發(fā)生泄漏事故，你可以通過切斷邊緣設(shè)備來緩解。”
Kalfoglou補充說，當企業(yè)采用真正的邊緣范式時，他們可能會進一步提高其安全狀況，他們在邊緣保留更多數(shù)據(jù)，僅將有限的信息發(fā)送回核心。這樣做，他們可限制攻擊者成功入侵中央數(shù)據(jù)中心后挖掘的潛在價值。
他說：“在分布式環(huán)境中，基本沒有類似蜂窩的東西。”他指出，企業(yè)可以通過加密、散列和其他措施將數(shù)據(jù)安全地保留在邊緣上-此舉還可以幫助企業(yè)滿足要求法規(guī)要求—要求某些數(shù)據(jù)保留在特定的地理區(qū)域內(nèi)。
但是，如果企業(yè)希望通過邊緣部署獲得此類安全性改進，則必須擁有強大的數(shù)據(jù)治理流程，該流程可以識別正在生成的什么數(shù)據(jù)以及這些數(shù)據(jù)應(yīng)在何處處理、傳輸和存儲。Kalfoglou說，這樣的工作可以帶來好處。
他補充說：“實際上，我已經(jīng)將安全性視為部署邊緣設(shè)備的動機之一。”
4. 邊緣計算和云計算
企業(yè)正在邊緣保留越來越多的數(shù)據(jù)，并且，隨著他們設(shè)計更多利用該技術(shù)的用例，數(shù)據(jù)量還會增加。
Tung說：“在技術(shù)方面，我們看到趨勢的變化。在過去的十年中，我們轉(zhuǎn)向云技術(shù)，但是現(xiàn)在，我們又轉(zhuǎn)向邊緣。”
但邊緣計算趨勢并不會消除對云計算的需求-專家預(yù)計，企業(yè)將繼續(xù)依靠公共云和私有云來獲得某些功能。
Kalfoglou說：“如果沒有定期與云端進行連接，那么邊緣設(shè)備將無法實現(xiàn)完全自治。”
企業(yè)可能會設(shè)計其IT環(huán)境以將云資源用于重型應(yīng)用程序，而將邊緣計算用于輕型應(yīng)用程序。這將包含網(wǎng)格網(wǎng)絡(luò)，在邊緣的節(jié)點相互連接、共享信息和指令，當與AI和機器學(xué)習(xí)結(jié)合使用時，以及更高的自動化程度，這將助力自主的工作流程。
企業(yè)云解決方案提供商Ahead的負責(zé)人David Williams說：“邊緣計算和云計算具有共生關(guān)系。盡管它們解決不同的問題集，但它們卻可以相得益彰。”
他補充說：“我們開始看到同時具有邊緣和云組件(松散耦合)的解決方案，其中邊緣環(huán)境利用彼此的優(yōu)勢。同樣重要的是，它們都具有自主權(quán)，以使邊緣和云端應(yīng)用程序和服務(wù)可以在沒有緊密依存關(guān)系的情況下獨立運行。我們預(yù)計，云計算和邊緣計算將繼續(xù)發(fā)展，而實際應(yīng)用程序會模糊兩者之間的界限。”
邊緣計算的未來
在未來幾年，除了已經(jīng)可用于邊緣計算部署的產(chǎn)品(網(wǎng)絡(luò)、存儲和計算設(shè)備)–從典型的數(shù)據(jù)中心和云基礎(chǔ)架構(gòu)派生出來的產(chǎn)品，我們將看到更多專門針對邊緣計算的產(chǎn)品將進入市場。
研究公司MarketsandMarkets在其2019年8月的報告中預(yù)測，全球邊緣計算市場將從$2019年的28億美元增長到2024年的90億美元。
Forrester公司為基礎(chǔ)架構(gòu)和運營專業(yè)人士提供服務(wù)的分析師Abhijit Sunil表示，各大供應(yīng)商正在向市場推出更多專門針對邊緣計算的產(chǎn)品，包括可以更好地承受高溫和振動等環(huán)境因素的處理器。
專家們還預(yù)計市政府將投資于邊緣計算，以作為智能城市計劃的一部分，智能汽車將使用邊緣計算用于自動化功能，以及各種私營部門公司進行試點項目。PA Consulting公司轉(zhuǎn)型專家Proteus Duxbury說：“我想不出任何不應(yīng)該考慮邊緣計算的行業(yè)，只是其中一些行業(yè)的發(fā)展速度比其他行業(yè)快。未來兩年，我們將處于試用模式。”
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