現(xiàn)在聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在生成大量數(shù)據(jù)，各行各業(yè)的企業(yè)都可能利用這些數(shù)據(jù)來(lái)制定更好的業(yè)務(wù)決策，并更快地響應(yīng)動(dòng)態(tài)工作環(huán)境和客戶互動(dòng)。

但是，他們不能僅僅依靠云計(jì)算來(lái)處理所有這些數(shù)據(jù)，盡管他們?cè)谶^(guò)去十年花費(fèi)了很多時(shí)間將計(jì)算資源集中轉(zhuǎn)移到私有云和公共云中。

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企業(yè)發(fā)現(xiàn)，這些數(shù)據(jù)量太大，以至于他們無(wú)法高效且符合經(jīng)濟(jì)效益地將這些數(shù)據(jù)從終端設(shè)備遷移到云端進(jìn)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(shí)，預(yù)估數(shù)據(jù)也清楚地說(shuō)明了這個(gè)問(wèn)題：技術(shù)研究和咨詢公司IDC計(jì)算得出，到2025年，全球?qū)⒂?59億臺(tái)聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成超過(guò)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(jì)算，這種技術(shù)使計(jì)算資源在物理上靠近端點(diǎn)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(wú)論實(shí)際部署了什么設(shè)備，邊緣計(jì)算的目標(biāo)都是相同的：從端點(diǎn)收集和分析數(shù)據(jù)，然后使用該信息來(lái)指引這些端點(diǎn)的后續(xù)操作。專家說(shuō)，這對(duì)大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)都是新領(lǐng)域，但他們預(yù)計(jì)未來(lái)幾年邊緣計(jì)算將呈逐漸增加趨勢(shì)。

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(shuō)：“邊緣計(jì)算可幫助解決物聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)前不存在的問(wèn)題。”

“以前，我們僅訪問(wèn)少量信息，我們將這部分?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到上游(私有云或公共云)并進(jìn)行處理，然后將結(jié)果傳輸?shù)较掠?，這個(gè)操作在當(dāng)時(shí)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€(gè)地方，對(duì)其進(jìn)行處理并將結(jié)果發(fā)送回去，這種做法不可能實(shí)現(xiàn)。而邊緣計(jì)算使你更接近該數(shù)據(jù)的來(lái)源，并可以將其轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔?，從而減輕通信渠道的負(fù)擔(dān)–這些通信渠道僅具有有限傳輸能力。”

邊緣計(jì)算還將為企業(yè)帶來(lái)很多機(jī)會(huì)。技術(shù)專家和IT高管預(yù)計(jì)，邊緣計(jì)算能夠改善現(xiàn)有流程，并刺激新的運(yùn)營(yíng)模式和新活動(dòng)。以下四個(gè)邊緣計(jì)算趨勢(shì)將在很大程度上推動(dòng)這些工作。

1. 邊緣計(jì)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(dòng)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(dāng)?shù)拇胧@可能在幾秒鐘內(nèi)發(fā)生。

但是，對(duì)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(shuō)，這正是邊緣計(jì)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(shuō)：“你不會(huì)希望來(lái)回云端傳輸導(dǎo)致操作被延遲;你確實(shí)需要邊緣計(jì)算。它可能要快幾毫秒，對(duì)于某些決策而言，這種速度很有必要。”

她指出，事實(shí)上5G確實(shí)比4G和LTE網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)更快-但是5G不會(huì)完全消除邊緣計(jì)算在速度方面的優(yōu)勢(shì)，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(shí)候。

2. AI和機(jī)器學(xué)習(xí)

邊緣計(jì)算不會(huì)完全取代云計(jì)算資源，但是企業(yè)將使更多的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)功能盡可能地靠近端點(diǎn)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(yùn)行。

例如，考慮一下如何在邊緣利用AI來(lái)協(xié)助制造業(yè)。在制造過(guò)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(yùn)行算法以識(shí)別產(chǎn)品是否有缺陷、確定缺陷的類型、選擇解決問(wèn)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(shuō)，邊緣計(jì)算使這些機(jī)器能夠快速自行做出明智的決策。

他還提到自動(dòng)剎車汽車作為邊緣智能的例子。根據(jù)Miklovic的說(shuō)法，在自動(dòng)駕駛車輛的邊緣計(jì)算設(shè)備中，嵌入的AI會(huì)處理本地生成的數(shù)據(jù)，然后利用分析得出的信息來(lái)決定何時(shí)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(dòng)、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(shuō)，在工業(yè)和消費(fèi)類設(shè)置中，邊緣設(shè)備嵌入的AI工作原理與此類似。他補(bǔ)充說(shuō)，隨著時(shí)間的推移，智能系統(tǒng)將學(xué)會(huì)更有效地分析數(shù)據(jù)以確定采取何種行動(dòng)。

例如，通過(guò)家庭運(yùn)動(dòng)檢測(cè)器，基于AI的家庭安全系統(tǒng)可以學(xué)會(huì)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(huì)區(qū)分不需要采取任何行動(dòng)的臨時(shí)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(jì)算的分散性質(zhì)對(duì)于企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全具有重要意義，因?yàn)閿?shù)據(jù)和計(jì)算能力從其在核心數(shù)據(jù)中心的集中位置(無(wú)論是公共云還是私有云)分散到企業(yè)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)。

這種轉(zhuǎn)變要求IT安全領(lǐng)導(dǎo)者以相應(yīng)的方式擴(kuò)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(guò)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展到邊緣設(shè)備和端點(diǎn)本身。

PA Consulting公司AI和區(qū)塊鏈專家Yannis Kalfoglou表示，邊緣計(jì)算確實(shí)可幫助提高安全性。

根據(jù)Kalfoglou稱，邊緣計(jì)算可實(shí)現(xiàn)更高的安全性和靈活性，因?yàn)槠浞稚⒌奶匦韵藛吸c(diǎn)故障中心點(diǎn)。安全團(tuán)隊(duì)可以切斷受到攻擊、破壞或遭泄漏的端點(diǎn)和邊緣計(jì)算設(shè)備。

他說(shuō)：“在邊緣范例中，你只需要切斷一個(gè)分枝-你不會(huì)丟失整棵樹(shù)。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(guò)切斷邊緣設(shè)備來(lái)緩解。”

Kalfoglou補(bǔ)充說(shuō)，當(dāng)企業(yè)采用真正的邊緣范式時(shí)，他們可能會(huì)進(jìn)一步提高其安全狀況，他們?cè)谶吘壉Ａ舾鄶?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(jià)值。

他說(shuō)：“在分布式環(huán)境中，基本沒(méi)有類似蜂窩的東西。”他指出，企業(yè)可以通過(guò)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(guò)邊緣部署獲得此類安全性改進(jìn)，則必須擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)治理流程，該流程可以識(shí)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(chǔ)。Kalfoglou說(shuō)，這樣的工作可以帶來(lái)好處。

他補(bǔ)充說(shuō)：“實(shí)際上，我已經(jīng)將安全性視為部署邊緣設(shè)備的動(dòng)機(jī)之一。”

4. 邊緣計(jì)算和云計(jì)算

企業(yè)正在邊緣保留越來(lái)越多的數(shù)據(jù)，并且，隨著他們?cè)O(shè)計(jì)更多利用該技術(shù)的用例，數(shù)據(jù)量還會(huì)增加。

Tung說(shuō)：“在技術(shù)方面，我們看到趨勢(shì)的變化。在過(guò)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(jì)算趨勢(shì)并不會(huì)消除對(duì)云計(jì)算的需求-專家預(yù)計(jì)，企業(yè)將繼續(xù)依靠公共云和私有云來(lái)獲得某些功能。

Kalfoglou說(shuō)：“如果沒(méi)有定期與云端進(jìn)行連接，那么邊緣設(shè)備將無(wú)法實(shí)現(xiàn)完全自治。”

企業(yè)可能會(huì)設(shè)計(jì)其IT環(huán)境以將云資源用于重型應(yīng)用程序，而將邊緣計(jì)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(diǎn)相互連接、共享信息和指令，當(dāng)與AI和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合使用時(shí)，以及更高的自動(dòng)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(fù)責(zé)人David Williams說(shuō)：“邊緣計(jì)算和云計(jì)算具有共生關(guān)系。盡管它們解決不同的問(wèn)題集，但它們卻可以相得益彰。”

他補(bǔ)充說(shuō)：“我們開(kāi)始看到同時(shí)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(shì)。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(méi)有緊密依存關(guān)系的情況下獨(dú)立運(yùn)行。我們預(yù)計(jì)，云計(jì)算和邊緣計(jì)算將繼續(xù)發(fā)展，而實(shí)際應(yīng)用程序會(huì)模糊兩者之間的界限。”

邊緣計(jì)算的未來(lái)

在未來(lái)幾年，除了已經(jīng)可用于邊緣計(jì)算部署的產(chǎn)品(網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)和計(jì)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(lái)的產(chǎn)品，我們將看到更多專門(mén)針對(duì)邊緣計(jì)算的產(chǎn)品將進(jìn)入市場(chǎng)。

研究公司MarketsandMarkets在其2019年8月的報(bào)告中預(yù)測(cè)，全球邊緣計(jì)算市場(chǎng)將從$2019年的28億美元增長(zhǎng)到2024年的90億美元。

Forrester公司為基礎(chǔ)架構(gòu)和運(yùn)營(yíng)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(chǎng)推出更多專門(mén)針對(duì)邊緣計(jì)算的產(chǎn)品，包括可以更好地承受高溫和振動(dòng)等環(huán)境因素的處理器。

專家們還預(yù)計(jì)市政府將投資于邊緣計(jì)算，以作為智能城市計(jì)劃的一部分，智能汽車將使用邊緣計(jì)算用于自動(dòng)化功能，以及各種私營(yíng)部門(mén)公司進(jìn)行試點(diǎn)項(xiàng)目。PA Consulting公司轉(zhuǎn)型專家Proteus Duxbury說(shuō)：“我想不出任何不應(yīng)該考慮邊緣計(jì)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(lái)兩年，我們將處于試用模式。”