什么是边缘计算？边缘计算与云计算的区别?

什么是边缘计算？

边缘计算是更靠近数据源而不是集中式服务器或基于云的位置对客户端数据的处理和计算。简而言之，边缘计算使计算资源、数据存储和企业应用程序更接近人们实际消费信息的地方。

边缘计算架构

数据是任何正常业务的核心。多年来，前所未有的计算能力和连接设备积累了大量数据，给本已拥挤的互联网造成了巨大压力。这种大量的数据积累会导致带宽和延迟问题。与在客户端或用户计算机上生成数据的传统企业计算不同，边缘计算提供了一种更好的替代方案，可以从管理复杂数据转向靠近原始数据源。

从减少互联网负载到更少的延迟问题、更快的响应时间、更少的安全风险、性能更好的应用程序、更深入的洞察力和关键数据分析，再到改善的客户体验，边缘计算是每个现代企业都需要的合乎逻辑的解决方案。

理解边缘计算概念的一种有效方法是借助 Supermicro 嵌入式物联网副总裁兼总经理 Michael Clegg 的这个相关示例和解释。他说：“通过在边缘处理传入的数据，需要将更少的信息发送到云端并返回。这也显着减少了处理延迟。一个很好的类比是一家受欢迎的比萨饼餐厅，它在更多的社区开设了较小的分店，因为在主要地点烘烤的馅饼在送到远方顾客的途中会变冷”。

 

边缘计算的基本组成部分

边缘计算非常重视位置。从多个位置访问深入的数据使企业能够应对未来客户的需求。它使企业能够实时分析关键数据，而无需将其发送到数千英里之外。此外，对于希望创建具有低延迟的高性能应用程序的公司来说，这是向前迈出的关键一步。

甚至在我们开始使用物联网之前，边缘计算就已经很突出了。它的根源可以追溯到内容交付网络 (CDN)，并且已经发展成为今天不可否认的必要性。

边缘计算的组成部分 

边缘计算功能与三个主要组件同步。让我们发现其中每一个在塑造边缘基础设施方面所起的关键作用。

1.物联网（IoT）

物联网设备的使用在过去几年中显着爆炸式增长。与此同时，它们消耗的带宽量也增加了。这些设备生成的大量数据会影响公司的私有云或数据中心，从而难以管理和存储所有数据。

物联网的无限可能性让许多企业兴奋不已。物联网在许多方面一直是边缘计算的驱动力。边缘计算主要存在于物联网环境中，其中数据存储在远离中央数据服务器的远程位置。当谈到物联网设备的高效编程时，对速度的需求是真实的。这就是为什么物联网和边缘计算是天作之合。

在靠近设备的边缘计算功能中部署物联网的企业获得了在几秒钟内响应新数据的能力。未能加入边缘网络的企业将错过在成本、效率和更好的连接性方面获得许多好处。

2. 通讯网络

5G 的兴起为许多激动人心的创新和发展打开了大门。然而，包括物联网在内的新型无线设备的出现使网络功能陷入困境，使得管理大量涌入的虚拟数据变得具有挑战性。值得庆幸的是，两项强大的技术——5G 通信网络和边缘计算——正在改善我们的生活。边缘计算和 5G 网络的结合正在推动当今现代企业的数字化转型。

公司现在可以通过在边缘计算中采用大规模分散的计算机基础设施来利用综合数据分析的力量。但这两种强大的力量是如何运作的呢？边缘计算框架将数据保持在源头附近，而 5G 技术的闪电般的速度将数据尽快送到所需的位置。

边缘计算有能力释放 5G 的全部潜力。它支持数据本地化和超低延迟，并解决安全和隐私问题，从而减少网络负载。当与 5G 结合时，edge 可为富媒体提供极致的用户体验，将虚拟现实/增强现实 (VR/AR)、游戏化、无人机控制、联网汽车和实时协作的愿景变为现实。

3. 云计算

长期以来，集中式云计算一直是 IT 行业的标准，并继续成为无可争议的领导者。但是，云计算和边缘计算很容易混淆。作为边缘计算的前身，云计算是在中央数据中心存储和处理计算机资源的巨大工具。另一方面，边缘计算是一种分布式模型，最有可能被那些需要快速响应、实时数据处理和关键洞察力的应用程序和设备使用。

 

边缘计算与云计算

被吹捧为新事物的边缘计算正在成为云计算发展的下一步。这是否意味着边缘将取代云？嗯，这不太可能发生。Edge 更像是云的扩展。Gartner 的一份报告称，“边缘计算通过将处理移近数据生成、事物和用户的来源，解决了集中计算的限制（例如延迟、带宽、数据隐私和自治）”。

他们可以一起工作，根据数据收集以及不同组织的目标和使用情况提供富有成效的解决方案。Edge 可以成为云的重要补充，两者结合可以提供有关各种性能计划的实时洞察。虽然物联网和网络托管发现边缘有利于提高性能，但它们仍然需要可靠的云后端来进行集中存储。

 

边缘计算的示例和用例

我们生活在智能设备和快速发展的技术中的智能世界。结果，我们中的许多人甚至没有意识到我们在日常生活中被边缘计算所包围。从远程办公室工作到远程手术，从智能手机到智慧城市，从自动驾驶汽车到语音控制设备，一切都得益于边缘技术。

边缘计算至关重要，因为它为改进和创新理念铺平了道路，让企业在企业和工业层面以最大的运营效率、更高的安全性和更好的性能运营。边缘计算在每个垂直行业都是可行的，无论是银行、医疗保健、零售还是采矿。

虽然边缘计算可能有数十个示例和用例，但我们在这里重点介绍一些最相关的示例和用例：

1. 制造

制造单元中的边缘计算通过启用实时分析和机器学习来促进持续监控。这有助于在工厂使用的额外传感器的帮助下深入了解产品质量。最终目标包括更快地对工厂设施和制造运营做出决策、利用未使用的数据以及消除工厂车间的安全隐患。

2. 石油钻井平台、采矿和天然气工业

石油钻井平台、采矿和天然气装置等基础设施需要持续监控以防止发生危险事件。边缘计算确保在维护这些单元时遵循安全实践，即使在偏远地区也是如此。它允许以优化的方式实时分析处理和交付数据，从而减少对云的依赖。从边缘收集的数据可以优化运营、提高生产力、保护工人安全并在很大程度上降低能源消耗。

3. 金融服务

边缘计算可能会改变银行和金融部门的游戏规则。众所周知，银行拥有大量个人数据，需要更高的带宽容量和存储空间来妥善保管。将数据处理移到银行附近可以为客户带来更快、更安全的银行体验。银行还可以利用边缘计算实时分析 ATM 视频源，并保证额外的安全性。

4. 医疗保健

边缘计算为医疗保健行业提供了很多范围和机会，包括医疗监控设备。它可以帮助转变住院-门诊记录服务。当测量心率、温度、血糖监测仪、传感器和其他医疗设备等设备记录数据时，边缘计算与自动化和机器学习相结合，可以立即识别出现问题症状的患者并采取实际行动帮助他们-时间。

5. 零售

零售企业还从销售详细信息、监控录像、库存 ID 和其他业务详细信息中生成大量数据。边缘计算可以通过个性化客户的购物体验、预测销售和客户偏好、为专业优惠和新活动制定详细信息以及优化供应商订单，将这些数据引导到正确的方向。

6. 自动驾驶汽车

自动驾驶汽车的新时代需要快速响应。将自动驾驶汽车带到边缘涉及在车辆行驶时实时接收有关速度、交通状况、交通信号、行人、车辆推测、道路状况和其他车辆的信息。边缘计算正在推动自动驾驶汽车的创新，因为它承诺零延迟。这方面的信息延迟可能是危及生命和拯救生命之间的全部区别。

7. 游戏

在线游戏和云游戏（一种将游戏的实时信息直接流式传输到设备的游戏）的关键要求之一需要高速运行。这些通常与高延迟和延迟问题作斗争，导致游戏玩家反应严重延迟。边缘计算可以通过创建更靠近游戏玩家的边缘服务器来使游戏受益，从而减少延迟并提供丰富且身临其境的游戏体验。

8. 智慧城市

智慧城市依赖于海量数据。边缘计算可以为智能城市的所有元素提供动力，包括自动驾驶汽车、智能路灯、智能工厂、智能电网和公共交通，以提高效率进行监控。

9. 视频流

从有线电视到流媒体，这些年来消费内容的方式发生了迅速变化。虽然高清视频流需要高带宽，但另一方面，消费者需要流畅的流媒体体验。通过将负载移动到附近并在边缘缓存内容，可以显着改善内容交付。

 

2022 年将遵循的 10 大最佳边缘计算实践

边缘计算从根本上重新定义了当今企业的运作方式。它使企业能够实现数字化转型。IDC 2019 年 10 月的一份报告预测，到 2023 年，超过 50% 的新部署基础设施将位于日益关键的边缘位置，而不是企业数据中心，而目前这一比例还不到 10%。

但是，了解边缘计算的时间、地点、原因和方式可能会很棘手。以下是 10 种最佳实践，可帮助您完成基于边缘的数字化转型工作，并帮助您学习如何在运营效率、更轻松的维护、创造更深入洞察的机会等方面推动切实的业务价值。

2022 年边缘计算最佳实践

1. 分配明确的所有权

在开始边缘计算项目之前，必须确定所涉及的每一方以及他们是否与最终目标保持一致。边缘计算部署了负责管理信息处理技术的信息技术 (IT)。其次，它涉及通信技术（CT）——负责处理和交流信息的人员。

最后，它需要运营技术 (OT)——那些负责管理和监控客户端端点的硬件和软件的技术。这里的挑战是鼓励这些各方之间的协作与合作。在这种情况下，打破孤岛至关重要，因为一方无法理解要求或履行另一方的职责。

2. 教育关键人员

在详细了解边缘计算时，所有三方（如上所述）都必须知道如何实现该过程。这三方共同不仅负责实施，还需要合作支持边缘计算资源制定长期战略、愿景、预算计划和整体行动方案。从组织内部和外部招募熟练的员工，以组建具有明确定义的目标和成果的正确团队。这些团队可以成为您的边缘项目的基石，从设置运营到保持效率和顺利运行一切。

3. 将边缘部署为云的扩展

与普遍的看法相反，边缘和云之间并没有争夺头把交椅。相反，边缘可以部署为云的补充。除了云，边缘计算还可以推动组织的数字化转型之旅。孤立地实施边缘并不理想——当一起实施时，边缘和云可以有效地扩展业务运营。将边缘计算和云结合使用可以带来积极的结果，尤其是在大规模数字化转型的情况下。

4.了解数据分析情况和项目环境

涌入的数据从物联网、传感器、应用程序和设备等各种来源呈指数增长。因此，有必要快速分析数据以确定项目范围并改善客户体验。对于连接性低且基础设施差的偏远或坚固单元中的设施尤其如此。在选择平台时，有必要以简化安全性和减少停机时间的平台为目标。

5. 与值得信赖的合作伙伴合作

毋庸置疑，与拥有成熟的多云平台产品组合和全面服务的供应商合作至关重要，这些服务旨在提高边缘部署的可扩展性、增强性能和加强安全性。另一个好的做法是向供应商询问有关工程团队的安全性、性能、规模和成本以及实现的投资回报率的关键问题。要求产品供应商快速演示其安全功能和管理也是完全可以接受的。

6. 解决安全问题

安全问题值得特别关注。企业应该整合安全策略以实现优势，就像他们在整体网络安全环境中所做的那样。仅建立企业安全实践是不够的，每次发现错误时都依赖补丁管理解决方案也是不够的。明智的策略将有助于创建一个安全且整洁的环境。在考虑边缘计算的安全性时，每个角落都需要与中央数据中心相同级别的安全性和服务可见性。首先采用安全最佳实践，例如多因素身份验证、恶意软件保护、端点保护和最终用户培训。

7.认为零信任

包括勒索软件在内的网络攻击风险已成为边缘所有者和运营商直接关注的问题，尤其是由于其架构的分布式特性。在寻找降低违规风险的方法时，请考虑零信任模型。边缘位置很容易适应并遵守零信任安全模型。除了保护边缘资源免受各种网络攻击和威胁外，企业还必须在传输和静态数据中实施数据加密。

8. 建立架构和设计

在做出与设计相关的决策时，最好通过一些现有的用例并花足够的时间来弄清楚。并非每个企业都有相同的需求、目标和预算。重要的是要记住，所提到的用例将影响边缘计算领域的整体架构和设计。另一个不错的选择是投资那些可以在任何地方工作的技术，无论是在本地、云还是在边缘。容器和Kubernetes是轻量级应用技术的例子，它们促进了从云到边缘的应用开发。

9. 使用云原生编程方法

云原生方法通常用于分布式计算环境中，以解决源自不一致的开发平台和安全框架的问题。为此，最好围绕一组微服务对工作负载进行分类和容器化。使用 API 支持互操作性并提供以前不支持的新服务。

10. 考虑服务水平协议、合规性和支持

最后，提前查看服务水平协议(SLA) 和合规性至关重要。在当今瞬息万变的商业世界中，放缓或停机时间会严重影响您的业务。所有收集的数据和信息都需要得到保护，以免落入不安全的一方之手。因此，考虑从维护到弹性、安全性、可扩展性和可持续性的方方面面至关重要。此外，还必须确保边缘计算领域足够强大以应对技术变革，并且足够简单以随时间升级。