边缘计算101-IDC帮帮忙

随着为物联网(IoT)构建的设备数量不断增长,您可能已经听说过更频繁地使用边缘计算这一术语。对于诸如无人机和高级机器人之类的物品,这些设备的复杂性正在增加。因此,它们需要快速处理数据。边缘计算有助于提高数据传输的速度吗?

边缘计算定义

据IDC称,边缘计算是“微型数据中心的网状网络,可在本地处理或存储关键数据,并将所有接收的数据推送到中央数据中心或云存储库,占地面积小于100平方英尺。”边缘计算的适用用例在于物联网。通常,带有传感器或嵌入式设备的项目是数据生成的主要来源。询问任何一家研究公司,他们估计未来几年将会有数百亿台连接设备 - 如果我们还没有达到这个数字的话。这需要传输大量数据,而流式传输到集中式云或数据中心进行处理可能效率最高。与此同时,边缘计算可以作为这些网络和云的扩展。

边缘计算减少了延迟和网络拥塞,因为数据不需要通过网络进行处理。特别是在甚至几毫秒的延迟可能造成灾难的行业中,这是一个巨大的优势。

边缘计算在行动

像Fitbit或其他可穿戴式心脏监测器这样的东西是最基本的边缘计算。用户在其监视器上接收有关步数,心率和睡眠习惯的数据。这些设备可以提供和分析数据,而无需经常连接到云。更高级的用例包括网关,例如车辆接收和处理来自GPS设备的信息,交通信号,甚至其他车辆,以提高驾驶员的安全性和效率。也许最复杂的用例还涉及手机。

您目前的手机可能是LTE / 4G蜂窝网络。下一代网络(5G)的扩建可以利用边缘计算。随着电信运营商在其无线网络中建立5G,他们将微型数据中心直接添加到5G塔中或紧邻5G塔。与电信提供商合作的组织可以在这些微型数据中心租用或拥有空间,使用边缘计算通过连接到公共IaaS云提供商直接访问电信提供商的更广泛的网络。

然而,边缘计算并非没有风险。作为一种快速发展的技术,安全性可能成为这种广泛网络的关注点,尤其是在端点不安全的情况下。边缘计算项目的成本也可能过高,特别是对于小型组织而言。

它将如何改变云?

边缘计算的真正力量在于近乎实时的洞察力。根据Gartner,大约10%的企业生成数据是在传统的集中式数据中心或云之外创建和处理的。到2022年,Gartner预测这一数字将增加到50%。甚至有些人认为边缘计算可以完全取代云。在Datapipe,我们相信这两者可以很好地协同工作。

我们最终可能看到的是混合模型,它结合了两个世界的优点。云提供商可以在几个关键的地理位置部署这些微型数据中心,而不是完全分散的架构。提供商可以在将数据处理功能移近用户的同时保持控制。

与往常一样,拥有托管服务提供商的可信指导可以帮助您做出这些艰难的组织决策。随着越来越多的设备进入物联网并开发其他用例,看到边缘计算能够实现什么将会令人兴奋。