采用边缘计算的6个理由

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每种情况都是独一无二的。然而，可以确定的是，和边缘计算之间的平衡可能会推动未来的物联网架构。

为什么公司应该把边缘计算作为一种战略?Edge为信息体系结构引入了自己的复杂性形式，但同时，它有助于为今天的计算环境带来更大的速度和安全性。

这是德勤(Deloitte)的话，该报告列举了将处理和数据转移到edge的一些好处。报告的作者肯卡罗尔(KenCarroll)和马赫什钱德拉穆利(MaheshChandramouli)表示，多达55%的物联网数据可能很快就可以在数据源附近处理，无论是在设备上还是通过边缘计算。

Carroll和Chandramouli指出，随着企业向边缘计算方向发展，有许多优势可以实现。他们指出，从边缘部署中可以看到至少六个好处：

1)延迟：这可能是最引人注目的用例。Carroll和Chandramouli指出：“在数据生成与决策或行动之间保持尽可能小的延迟对于保持组织的敏捷性至关重要。”“由于数据生成后(通常在几毫秒内)就可能变得毫无价值，因此通常认为组织将数据转换为洞察力然后转化为行动的速度至关重要。在一个只有云的世界中，数据最终会传输数百英里甚至数千英里，因此在延迟对于解决方案至关重要的地方，边缘计算可能成为关键。

2)带宽的可用性和使用：虽然近年来带宽已大大提高，但这仍不能跟上现在通过网络涌现的海量数据。“使处理过程更接近数据源可以帮助均衡方程式-本地处理(包括压缩，过滤和优先级划分)可以帮助有效地利用可用带宽。”

3)避免连接中断：许多IoT设备和系统具有本地处理和存储功能，因此不需要更广泛的连接。此外，并非每个人都可以访问稳定的网络连接，并且诸如风暴之类的事件可能会破坏连接。德勤的作者表示:“在网络连接问题发生时，在边缘提供功能有助于确保应用程序不会中断。”

4)安全性和私密性：然后，在分散的位置分发数据，以及在本地维护数据而不是通过网络发送数据，这是固有的安全性。“使用一种辐射状的云/边缘架构形式可以帮助将设备机密本地化或划分为多个节点，而不是将所有机密存储在一个地方，从而有助于提高安全性。”

5)数据规范化和过滤：许多物联网设备和系统生成大量数据流，这在传输网络和集中式系统时给网络和中央系统带来了巨大的负担。可以对本地设备进行编程，以过滤掉相关数据以传递艾德思奇聚合到网络。此外，许多设备还具有自己的数据协议，这可能很难从集中位置进行管理。边缘的数据标准化或同质化通常与过滤和其他数据压缩功能相结合，因此也有助于更有效地利用可用带宽。

6)更简单、更便宜的设备：在集中位置耗尽计算周期通常很昂贵。Carroll和Chandramouli指出：“网关和边缘服务器实现了更简微信直播平台单、更便宜的设备，因为数据存储和处理被传输到网关或边缘服务器，而不是嵌入到传感器或设备中。”

没有正确的方法来实现edge和集中式计算的混合，德勤的合著者也没有低估edge设备网络维护的成本和复杂性。他们指出：“边缘处理是高度分散的，通常包括遥远或难以访问的位置，包括办公室、工厂、校园、管道，以及各种远程现场站点中的传感器/执行器和网关。”“所有这些边缘节点都具有固件、操作系统、某种形式的虚拟化和容器以及已安装的软件，其中一些由制造商提供，而某些由解决方案提供商提供。”

尽管如此，在延迟、可伸缩性和增加信息访问方面的好处可能会超过维护边缘系统的复杂性。Carroll和Chandramouli说：“物联网解决方案应该尽可能简单，而不是更简单。”相反，它应该只复杂到它需要的程度，而不是更复杂。这些看似简单，但却至关重要的要点，会对解决方案的成功产生影响。每种情况都是独特的。不过，可以确定的是，云计算和边缘计算之间的平衡很可能会构成未来的物联网架构。”

作者：Cassie编译 来源：千家网