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    邊緣計算為企業(yè)帶來的5大好處

    邊緣計算為企業(yè)帶來的5大好處

    通過使計算和存儲更接近數據收集的地方,邊緣計算為組織提供了許多好處,包括提高速度和可靠性。

    世界正在進入超級連接的時代,設備、數據和信息系統不斷地通信,在眾多應用之間共享數據,這些應用被編程來執(zhí)行各種任務。

    這個超級連接的世界充滿了數據。

    IDC的《2021-2025年全球數據圈預測》預測,全球數據創(chuàng)建和復制將從2020年的64.2 ZB數據增長到2025年的181 ZB。

    由于物聯網及其連接端點設備的快速增長,越來越多的數據創(chuàng)建將發(fā)生在計算網絡的最末端。

    在這些計算網絡邊緣處理的數據量預計也會迅速增長。

    Gartner的數據證實了這一巨大轉變。其發(fā)現,2018年,大約10%的企業(yè)生成數據是在傳統集中式數據中心和云之外創(chuàng)建和處理的。但其預測,到2025年,75%的數據將在邊緣處理。

    什么是邊緣計算?

    邊緣計算,顧名思義,是存在于連接生態(tài)系統邊緣的計算機能力。其物理位置靠近產生數據的端點設備,如傳感器或移動電話。

    邊緣計算的作用是獲取附近端點設備生成的數據,然后使用機器學習程序首先分析該數據,然后根據該分析指導采取行動。

    邊緣計算是將端點生成的數據發(fā)送到集中式服務器,無論是在本地還是更有可能在云中,進行處理的替代方案。

    這種邊緣計算功能通常位于專用設備中,例如物聯網網關,但有時也可以位于端點本身中。

    邊緣計算的好處

    如其名,邊緣計算將計算從企業(yè)的核心數據中心中取出,并將其放置在生成數據的端點設備附近,這帶來了幾個關鍵好處,例如:

    1、提高速度/減少延遲

    根據其定義和設計,邊緣計算消除了將數據從端點移至云端并再次移回的需要。減少行程可以縮短整個過程的時間;節(jié)省的時間可以以秒為單位,有時甚至以毫秒為單位。這可能看起來不多,但傳輸時間(稱為延遲)是互聯世界中的一個關鍵考慮因素,在這個世界中,實時決策能力對于端點設備的正常運行至關重要。

    例如,自動駕駛汽車、工業(yè)和制造物聯網部署以及醫(yī)療用例都需要機器幾乎即時分析數據并返回指令,以便安全運行。

    2、改進安全和隱私保護

    邊緣計算可以提供增強的安全性和更多的隱私保護,因為其使數據靠近邊緣,從而遠離集中式服務器。邊緣設備仍然容易受到黑客攻擊,尤其是在沒有得到充分保護的情況下。然而,邊緣設備保存的數據量非常有限,而且通常不是黑客可以使用的完整數據集。

    另一方面,存儲在集中式服務器中的端點數據往往與其他數據點結合起來,然后創(chuàng)建更完整的信息集合,黑客可以將其用于邪惡目的。例如,考慮醫(yī)療保健環(huán)境中的邊緣計算。傳感器收集患者的生命體征,然后由邊緣計算設備進行分析。該設備僅保存這些讀數。

    然而,如果端點傳感器將數據發(fā)送回集中式服務器,并與其他信息一起存儲,包括患者的個人身份信息,并且該信息被黑客入侵,那么該患者的隱私就會受到損害。

    3、節(jié)省/降低運營成本

    盡管數據存儲成本在過去十年左右大幅下降,但隨著數據量的增加,移動數據的成本卻在上升。專家預計,隨著數據量激增,連接成本將繼續(xù)攀升。其還預計用戶將需要實現更多帶寬來處理負載,從而進一步推高價格。

    通過減少來回移動到云端的數據量,邊緣計算可以幫助控制成本,或者至少避免成本攀升得過高。

    4、可靠性和彈性

    即使通信通道緩慢、間歇性可用或暫時關閉,邊緣計算也能繼續(xù)運行。例如,在石油鉆井平臺上部署邊緣計算的能源企業(yè)不必始終依賴可用的衛(wèi)星連接將數據轉發(fā)回數據中心進行處理;當連接可用時,其可以選擇僅將必要的處理信息從邊緣移回其數據中心。

    邊緣計算通過減少中心故障點進一步增強彈性,就像集中式服務器那樣;一臺邊緣設備的故障不會影響生態(tài)系統中其他邊緣設備的性能,從而提高整個互聯環(huán)境的可靠性。

    5、可擴展性

    與云計算一樣,組織可以在擴展用途時添加邊緣設備,以便僅部署和管理所需的設備。此外,端點硬件和邊緣設備的成本通常低于在集中式數據中心內添加更多計算資源,從而使組織能夠更有效地在邊緣進行擴展。

    邊緣計算的未來

    邊緣計算不會取代集中式服務器和云計算的需求。相反,其將與這些元素結合起來創(chuàng)建一個超級連接的世界。

    專家預計,計算能力將繼續(xù)在邊緣和核心之間劃分,個別用例以及連接性、成本和延遲考慮因素決定何時應使用邊緣計算,而不是集中計算資源。

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    2023-11-14
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