邊緣計算在技術(shù)時代思潮中占據(jù)了一個位置，它是標(biāo)新立異和前沿思想的標(biāo)志之一。幾年來，人們一直認(rèn)為這種計算方式是未來的發(fā)展方向。但一直到現(xiàn)在，這種討論大多還只是假設(shè)，因為支持邊緣計算所需的基礎(chǔ)設(shè)施還沒有出現(xiàn)。

隨著應(yīng)用程序開發(fā)人員、企業(yè)家和大型企業(yè)掌握了各種邊緣計算資源(從微數(shù)據(jù)中心到專門的處理器再到必要的軟件抽象層)，這種情況正在發(fā)生變化。在回答有關(guān)邊緣計算用處和含義的問題時，我們現(xiàn)在可以超越理論層面。那么，關(guān)于這一趨勢，現(xiàn)實世界的證據(jù)告訴了我們什么呢?特別是邊緣計算的炒作這一現(xiàn)象，它到底是必然的，還是不合時宜的?

下面，我將概述邊緣計算市場的現(xiàn)狀。事實證明，邊緣計算是一種真正的現(xiàn)象，它是由于成本和性能方面的原因，人們迫切需要分散應(yīng)用程序。邊緣計算的某些方面被過分夸大了，而另一些方面則被忽視了。以下四個要點試圖讓決策者對“邊緣”現(xiàn)在和未來的能力有一個務(wù)實的看法。

1.邊緣計算不僅僅是關(guān)于延遲

邊緣計算是一種模式，它使計算和數(shù)據(jù)存儲更接近需要的地方。它與傳統(tǒng)的云計算模式形成了鮮明對比，傳統(tǒng)的云計算模式將計算集中在少數(shù)幾個超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心。

在本文中，邊緣可以是在比傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)中心更接近最終用戶或設(shè)備的任何位置。它可能在一百英里之外、一英里之外、在本地或在設(shè)備上。無論采用何種方法，傳統(tǒng)的邊緣計算都強(qiáng)調(diào)邊緣的強(qiáng)大功能是最小化延遲，既是為了改善用戶體驗，也是為了啟用新的延遲敏感應(yīng)用程序。這確實是邊緣計算的一種服務(wù)。雖然延遲緩解是一個重要的用例，但它可能不是最有價值的用例。邊緣計算的另一個用例是最小化來往于云的網(wǎng)絡(luò)流量，或者一些人所說的云卸載，這可能會帶來與延遲緩解一樣多的經(jīng)濟(jì)價值。

云卸載的根本驅(qū)動力是用戶、設(shè)備還有傳感器正在生成的龐大數(shù)據(jù)量。Macrometa的首席執(zhí)行官Chetan Venkatesh去年年底對我說，“從根本上講，邊緣是一個數(shù)據(jù)問題。”Macrometa是一家在邊緣計算領(lǐng)域應(yīng)對數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的初創(chuàng)公司。云卸載之所以出現(xiàn)，是因為移動所有這些數(shù)據(jù)都要花錢。而且如果沒有必要，很多人寧愿不移動。邊緣計算提供了一種從生成數(shù)據(jù)的地方提取價值的方法，而不會將其移到邊緣之外。如有必要，可以將數(shù)據(jù)精簡為一個子集，以便更經(jīng)濟(jì)地發(fā)送到云中進(jìn)行存儲或進(jìn)一步分析。

云卸載的一個非常典型的用途是處理視頻或音頻數(shù)據(jù)，這是最需要帶寬的兩種數(shù)據(jù)類型。據(jù)我最近采訪的一位參與部署的聯(lián)系人透露，一家在亞洲擁有10000多家門店的零售商正在用此處理業(yè)務(wù)。他們將邊緣計算用于視頻監(jiān)控和店內(nèi)語言翻譯服務(wù)。但是，還有其他的數(shù)據(jù)源也需要花費同樣多的錢才能傳輸?shù)皆浦?。另一位?lián)系人是一家大型IT軟件供應(yīng)商，他們分析從其客戶的本地IT基礎(chǔ)設(shè)施傳來的實時數(shù)據(jù)，以預(yù)防問題并優(yōu)化性能。它使用邊緣計算來避免將所有這些數(shù)據(jù)返回到AWS。工業(yè)設(shè)備也產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，是云卸載的主要選擇者。

2.邊緣是云的延伸

盡管早期有人宣稱邊緣會取代云，但更準(zhǔn)確的說法是邊緣會擴(kuò)大云的范圍。它不會削弱正在進(jìn)行的工作負(fù)載遷移到云的趨勢。但目前正在進(jìn)行一系列活動，將按需資源可用性和物理基礎(chǔ)設(shè)施抽象的云計算公式擴(kuò)展到距離傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)中心越來越遠(yuǎn)的位置。這些邊緣位置將使用從云演變而來的工具和方法進(jìn)行管理，隨著時間的推移，云和邊緣之間的界限將變得模糊。

邊緣和云是同一個連續(xù)體的一部分這一事實，在AWS和Microsoft Azure等公有云提供商的邊緣計算計劃中顯而易見。如果您是一家希望進(jìn)行內(nèi)部邊緣計算的企業(yè)，亞馬遜現(xiàn)在將向您發(fā)送一個AWS前哨站，這是一個完全組裝的計算和存儲機(jī)架，模擬亞馬遜自己數(shù)據(jù)中心的硬件設(shè)計。它安裝在客戶自己的數(shù)據(jù)中心，由亞馬遜監(jiān)控、維護(hù)和升級。重要的是，前哨站運行著AWS用戶開始依賴的許多相同的服務(wù)，比如EC2計算服務(wù)，這使邊緣在操作上類似于云。微軟的Azure Stack Edge產(chǎn)品也有類似的目標(biāo)。這些產(chǎn)品發(fā)出了一個明確的信號，即云提供商設(shè)想將云和邊緣基礎(chǔ)設(shè)施統(tǒng)一在一個保護(hù)傘下。

3.邊緣基礎(chǔ)設(shè)施分階段建成

雖然有些應(yīng)用程序最好在本地運行，但在許多情況下，應(yīng)用程序所有者希望運用邊緣計算，而不必占用任何本地空間。這就需要訪問一種新的基礎(chǔ)設(shè)施，這種基礎(chǔ)設(shè)施看起來很像云，但在地理分布上要比現(xiàn)在組成云的幾十個高級別數(shù)據(jù)中心分散得多。這種基礎(chǔ)設(shè)施現(xiàn)在才剛剛開始使用，它可能會分三個階段發(fā)展，每個階段都會通過越來越廣泛的地理足跡擴(kuò)大邊緣的覆蓋范圍。

第一階段：多區(qū)域和多云

對于大量應(yīng)用程序來說，走向邊緣計算的第一步遇到的將是許多人可能不考慮邊緣計算這件事，，但它可以被視為包含所有邊緣計算方法的范圍的一端。這一步是利用公共云提供商提供的多個區(qū)域。例如，AWS在22個地理區(qū)域擁有數(shù)據(jù)中心，另有4個已發(fā)布。例如，為北美和歐洲用戶提供服務(wù)的AWS的客戶可以在北加州地區(qū)和法蘭克福地區(qū)運行其應(yīng)用程序。從一個區(qū)域到多個區(qū)域可以大大減少延遲，對于一組大型應(yīng)用程序，這將是提供良好用戶體驗所需的全部。

同時，由于一系列考慮因素，包括成本效率、風(fēng)險緩解、避免供應(yīng)商鎖定以及希望對比選擇不同提供商提供的好服務(wù)，現(xiàn)在出現(xiàn)一種多云方法的趨勢。分布式云初創(chuàng)公司Volterra的CMO馬克韋納(Mark Weiner)告訴我：“做多云并把它做好是現(xiàn)如今非常重要的戰(zhàn)略和架構(gòu)。”與多區(qū)域方法類似，多云方法標(biāo)志著朝著分布式工作負(fù)載邁出了第一步，而分布式工作負(fù)載正朝著越來越分散的邊緣計算方法邁進(jìn)。

第二階段：區(qū)域邊緣

邊緣進(jìn)化的第二個階段將邊緣擴(kuò)展到更深的一層，利用到了數(shù)百或數(shù)千個位置的基礎(chǔ)設(shè)施，而不是僅僅幾十個城市中的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心。事實證明，已經(jīng)有了這樣的基礎(chǔ)設(shè)施：內(nèi)容交付網(wǎng)絡(luò)。20年來，CDNs一直是邊緣計算的先驅(qū)，為了提高性能，它將靜態(tài)內(nèi)容緩存在更靠近最終用戶的位置。雖然AWS有22個區(qū)域，但一個典型的CDN樣的云閃有194個。

現(xiàn)在不同的是，這些CDN已經(jīng)開始向通用工作負(fù)載開放其基礎(chǔ)架構(gòu)，而不僅僅是靜態(tài)內(nèi)容緩存。像Cloudflare、Fastly、Limelight、StackPath和Zenlayer這樣的cdn今天都提供了一些容器即服務(wù)、VM即服務(wù)、裸機(jī)即服務(wù)和無服務(wù)器功能的組合。換句話說，他們開始變得更像云提供商。像Packet和Ridge這樣具有前瞻性的云提供商也在提供這種基礎(chǔ)設(shè)施，而AWS也朝著提供更區(qū)域化的基礎(chǔ)設(shè)施邁出了第一步，在洛杉磯引入了第一個它稱之為本地區(qū)的區(qū)域，并承諾了將會引入更多的區(qū)域。

第三階段：通道邊緣

邊緣進(jìn)化的第三個階段將邊緣進(jìn)一步向外驅(qū)動，直到距離最終用戶或設(shè)備只有一兩個網(wǎng)絡(luò)躍點。在傳統(tǒng)的電信術(shù)語中，這稱為網(wǎng)絡(luò)的接入部分，因此這種類型的架構(gòu)被標(biāo)記為接入邊緣。接入邊緣的典型形狀因素是微型數(shù)據(jù)中心，其大小可以從單個機(jī)架到大致相當(dāng)于半拖車的機(jī)架，并且可以部署在路邊或蜂窩網(wǎng)絡(luò)塔的底部。在幕后，電力和冷卻等方面的創(chuàng)新使得越來越高密度的基礎(chǔ)設(shè)施能夠部署在這些占地面積小的數(shù)據(jù)中心。

像Vapor IO、EdgeMicro和EdgePresence這樣的新進(jìn)入者已經(jīng)開始在美國少數(shù)城市建立這些微型數(shù)據(jù)中心。2019年是第一個主要的建設(shè)年，2020-2021年將繼續(xù)對這些建設(shè)進(jìn)行大量投資。到2022年，邊緣數(shù)據(jù)中心的回報率將成為那些對邊緣進(jìn)行資本投資的人關(guān)注的焦點，最終這些回報率將反映出一個問題的答案：是否有足夠的殺手級應(yīng)用將邊緣推向最終用戶或設(shè)備?

我們很早就得到了這個問題的答案。最近，對訪問邊緣的微型數(shù)據(jù)中心是否比區(qū)域邊緣的區(qū)域數(shù)據(jù)中心具有足夠的邊際效益這一問題我采訪過一些從業(yè)者，他們表示懷疑。區(qū)域優(yōu)勢已經(jīng)在許多方面被早期采用者利用，包括各種云卸載用例以及用戶體驗感領(lǐng)域(如在線游戲、廣告服務(wù)和電子商務(wù))中的延遲緩解。相比之下，那些需要超低延遲和非常短的接入邊緣網(wǎng)絡(luò)路徑的應(yīng)用程序往往聽起來更差：自主車輛、無人機(jī)、AR/VR、智能城市、遠(yuǎn)程引導(dǎo)手術(shù)。更重要的是，這些應(yīng)用程序必須權(quán)衡訪問邊緣的好處，而不是使用本地或設(shè)備上的方法進(jìn)行本地計算。然而，訪問邊緣的一個殺手級應(yīng)用程序肯定會出現(xiàn)——也許這不是今天的焦點，但幾年后我們或許會知道更多。

4.需要新的軟件來管理邊緣

我在上面概述了邊緣計算如何適應(yīng)于各種體系結(jié)構(gòu)，以及“邊緣”可以位于許多地方。然而，不管邊緣位于何處，該行業(yè)的最終方向是統(tǒng)一走向一個可以使用相同的工具和流程來管理云和邊緣工作負(fù)載的世界。這將需要對用于在云中部署、擴(kuò)展和管理應(yīng)用程序的軟件進(jìn)行改進(jìn)，而云中的應(yīng)用程序在歷史上是以單個數(shù)據(jù)中心為架構(gòu)的。

Ori、Rafay Systems和Volterra等初創(chuàng)公司，以及Google的antos、Microsoft的Azure Arc和VMware的Tanzu等大公司都在以這種方式發(fā)展云基礎(chǔ)設(shè)施軟件。幾乎所有這些產(chǎn)品都有一個共同點：它們基于Kubernetes，Kubernetes已經(jīng)成為管理集裝箱化應(yīng)用程序的主要方法。但這些產(chǎn)品超越了Kubernetes的最初設(shè)計，以支持Kubernetes集群的分布式艦隊的新世界。這些集群可能位于由“邊緣”、內(nèi)部部署環(huán)境和公有云組成的異構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施池之上，但由于這些產(chǎn)品，它們都可以統(tǒng)一管理。

最初，這些產(chǎn)品的大機(jī)會將是支持邊緣演進(jìn)的第1階段，即通過一個或多個云利用少量區(qū)域的適度分布式部署。但這使它們處于一個很好的位置，可以支持向開始出現(xiàn)在地平線上的更分布式邊緣計算架構(gòu)的演進(jìn)。Rafay Systems的首席執(zhí)行官Haseeb Budhani最近告訴我：“隨著更廣泛的邊緣計算用例的成熟，您可以很好地解決多集群管理和操作問題。”。

在偉大事物的邊緣

現(xiàn)在支持邊緣計算的資源正在出現(xiàn)，面向邊緣的思想將在那些設(shè)計和支持應(yīng)用程序的人中變得更加普遍。在一個定義趨勢是集中在少數(shù)云數(shù)據(jù)中心的時代之后，現(xiàn)在出現(xiàn)了一股支持增加分散化的力量。邊緣計算還處于初級階段，但它已經(jīng)超越了理論，進(jìn)入了實踐。我們知道這個行業(yè)發(fā)展很快。我們所知道的云只有14年的歷史。從長遠(yuǎn)來看，用不了多久，這種優(yōu)勢就會在計算機(jī)領(lǐng)域留下巨大的印記。

文章題目：關(guān)于邊緣計算你需要了解的4件事
新聞來源：http://jinyejixie.com/news/204642.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供商城網(wǎng)站、網(wǎng)站策劃、品牌網(wǎng)站制作、外貿(mào)建站、標(biāo)簽優(yōu)化、做網(wǎng)站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)