邊緣計算技術如今與其他幾項新興技術齊頭并進，尤其是混合云和5G。它還非常適用于物聯網（IoT）設備和應用程序。實際上，邊緣計算和物聯網不只是良好的合作伙伴，而且越來越相互依賴。在盡可能靠近邊緣的設備上執行業務時，它減少了發送到外部服務器的流量，從而使用戶不必不斷增加數據中心容量來應對增長。這意味著更好的性能、更低的運營成本，以及更高的安全性。

邊緣計算可以使數據處理盡可能接近物聯網(IoT)設備，這意味著企業IT在延遲、性能、成本、安全性等方面具有優勢。

邊緣計算技術如今與其他幾項新興技術齊頭并進，尤其是混合云和5G。它還非常適用于物聯網(IoT)設備和應用程序。實際上，邊緣計算和物聯網不只是良好的合作伙伴，而且越來越相互依賴。

PubNub公司首席技術官Stephen Blum說：“邊緣計算是在物聯網設備進出的海量數據中保持領先地位的方法，在一些應用場合，每毫秒都很重要，尤其是在醫療監控和安全應用程序等用例中。”

邊緣計算和物聯網的工作原理

邊緣計算通過使數據處理和其他計算需求盡可能地靠近傳感器或其他設備來做到這一點，這減少了等待時間，并帶來了其他潛在好處。

Blum解釋說：“以往處理數據需要發送到云計算服務器或數據中心，這個計算過程需要花費更多的時間和額外的資源。邊緣計算可以在物聯網設備或網絡本身處理數據之后可以更快地傳遞到其目的地，減少潛在帶寬瓶頸，并使數據接近數據源?！?/p>

SAS公司物聯網高級經理Saurabh Mishra表示，這是目前最常見的架構模式：位于傳感器附近的邊緣計算環境(即物聯網設備)會生成數據。

Mishra說，“物聯網和邊緣之間有著錯綜復雜的聯系。根據定義，物聯網是指通過現場計算環境相互連接的物品或集中式基礎設施(如云平臺)?！?/p>

Mishra解釋說，這些計算環境可能采用多種形式，其中包括遠程服務器(也稱為邊緣服務器)、網關、安裝在基站中的交換機、零售商店的后臺基礎設施或聯網汽車。

Mishra說，“這些計算環境支持邊緣計算，因為它們是分布在遠離核心(如云平臺)的小型計算單元，并且具有執行各種任務的能力?！?/p>

邊緣計算和物聯網在成本和靈活性方面的優勢

Mishra表示，除了性能和延遲優勢之外，這也是更加經濟可行的架構選擇。這些數據中的大多數數據的價值可能很短晢，從云平臺往返實際上可能不會產生任何價值。

邊緣計算還有其他潛在的成本優化(例如減少云計算支出或數據中心占用空間)以及在安全性等方面的優勢。

Blum說：“在盡可能靠近邊緣的設備上執行業務時，它減少了發送到外部服務器的流量，從而使用戶不必不斷增加數據中心容量來應對增長。這意味著更好的性能(無需等待發送和接收數據)、更低的運營成本，以及更高的安全性(通過限制外部連接)?！?/p>

這種模式最具吸引力的一個原因是它非常適合混合云架構。

Crate.io公司首席執行官Eva Sch?nleitner說，“這種新模式的最大優勢在于使企業能夠獲得各自的優勢：能夠在創建位置感知、捕獲和分析大量數據，并獲得全局可見性，管理和更深入的分析，甚至在云端創建機器學習模型這種邊緣模型是在物聯網用例中成功進行數字化計劃的最關鍵的推動力之一，例如智能工廠或智能建筑不斷輸出大量傳感器數據?！?/p>

同時使用混合云戰略和邊緣計算的組織可以獲得靈活性和一致性。Red Hat公司云平臺高級首席營銷經理Rosa Guntrip最近指出：“組織需要在工作負載的放置位置上保持靈活性，如果戰略發生變化，他們需要運營的一致性，而這對于ITOps和開發人員來說，這樣才能使他們快速反應，并最大限度地減少中斷?！?/p>

邊緣計算有意義的例子

SAS公司的Mishra指出，各種行業趨勢、環境特征和業務需求可以進一步推動更具體的架構決策和用例。以下有一些例子：

邊緣環境是否連接到集中式樞紐(例如云平臺或傳統數據中心)？

Mishra說：“諸如零售店或制造工廠之類的專用內部部署環境通常將與中央樞紐(例如云平臺)建立專用連接，另一方面，移動的機車或海上石油鉆井平臺可能具有更多的零星連接，這些連接考慮因素決定了可以在邊緣支持的用例?！?/p>

是否需要在本地執行控制邏輯？

在某些情況下，這一要求非常重要。Mishra表示，這是自動駕駛汽車的必備條件，而在其他情況下則沒有那么重要。Mishra說：“在擁有大量機器和流程的工廠中，通常的目標是更好地使用生成的數據來驅動本地控制邏輯。而在像醫療保健這樣的行業領域中，并不需要立即執行本地控制邏輯，并且邊緣計算支持的用例可以存儲轉發或資產跟蹤。”

是否建立并采用了標準？

這一進程介于“有點”和“尚未”之間。這是人們對多路訪問邊緣計算(MEC)興趣日益濃厚的原因之一，它既是考慮外部邊緣(特別是在5G世界中)的一種方式，又是一種實際的標準框架。Mishra說：“MEC模式有望通過支持從視頻分析到基于位置的服務再到增強現實的橫向用例，開拓新的邊緣生態系統和價值鏈，”

這一點說明了當前的另一個現實：雖然Mishra和其他物聯網專家看好邊緣計算和物聯網結合的發展前景，但其實際采用和實施仍處于早期階段。

Mishra說，“在計算環境、數據協議、連接性方面，邊緣碎片化仍然是一個障礙。”

擴展是碎片化問題帶來的另一個關鍵挑戰。Mishra說，“即使在同一個組織中，考慮到邊緣環境在硬件平臺、操作系統、連接性、安全性和容量方面可能存在的巨大差異，也很難調整組件的大小。這仍然是一個有趣的創新空間，如果能夠克服這一障礙，它將為推動價值創造更多的機會。”

將出現兩種新興趨勢

就邊緣計算和物聯網結合使用來說，Mishra還分享了另外兩個值得關注的趨勢，這可能會激發用戶的進一步興趣。第一個趨勢是視頻分析的采用，Mishra認為這是一個很好的“快速入門”的邊緣物聯網用例。

Mishra說，“攝像頭將是最終的傳感器，并且可以作為并行資產添加到邊緣計算環境中，而無需進行顛覆性的儀表更改。由于其具有靈活性，在邊緣使用視頻分析可以支持各種用例?！?/p>

第二個趨勢是邊緣計算到云計算模式的更具體的出現，有時被稱為“邊緣輸入”方法，而上述的“云輸出”方法使計算和其他資源更接近物聯網設備和應用程序。

Mishra說，“盡管在邊緣計算進行本地處理的概念很強大，但是在邊緣計算和云計算平臺之間創建一個生命周期效應來擴展用例是非常有必要的?！?/p>

原文標題：邊緣計算和物聯網如何結合在一起

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責任編輯：haq