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新冠疫情下,邊緣計(jì)算的未來(lái)

云計(jì)算 邊緣計(jì)算
網(wǎng)絡(luò)從未如此關(guān)鍵。無(wú)論是電話會(huì)議還是流媒體(視頻內(nèi)容或游戲),服務(wù)提供商都無(wú)法承受卡頓、分辨率下降和緩存變慢的現(xiàn)象。為了解決這一問(wèn)題,業(yè)務(wù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)必須盡可能靠近數(shù)據(jù)攝取點(diǎn),縮短總體往返時(shí)間,最終讓?xiě)?yīng)用程序可以實(shí)時(shí)獲取信息。

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 物聯(lián)網(wǎng)、5G和AR/VR等新興技術(shù)的興起,一直在驅(qū)動(dòng)著邊緣網(wǎng)絡(luò)計(jì)算需求。但全球面臨的新冠肺炎疫情,讓高速網(wǎng)絡(luò)的需求以一種前所未有的速度飛速增長(zhǎng)——視頻會(huì)議和流媒體內(nèi)容播放的需求量均達(dá)到了創(chuàng)紀(jì)錄的高度,兩者都需要更高的帶寬和零延遲數(shù)據(jù)傳輸。通常定義下,五毫秒以內(nèi)的延遲都可以被認(rèn)為是“零延遲”,但在當(dāng)前全面聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程辦公時(shí)代,五毫秒延遲也已經(jīng)明顯太慢了。

網(wǎng)絡(luò)從未如此關(guān)鍵。無(wú)論是電話會(huì)議還是流媒體(視頻內(nèi)容或游戲),服務(wù)提供商都無(wú)法承受卡頓、分辨率下降和緩存變慢的現(xiàn)象。為了解決這一問(wèn)題,業(yè)務(wù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)必須盡可能靠近數(shù)據(jù)攝取點(diǎn),縮短總體往返時(shí)間,最終讓?xiě)?yīng)用程序可以實(shí)時(shí)獲取信息。

但在實(shí)際執(zhí)行中卻不那么容易。

直面挑戰(zhàn)

對(duì)于服務(wù)提供商來(lái)說(shuō),邊緣計(jì)算有著獨(dú)特的挑戰(zhàn)。在邊緣領(lǐng)域涌現(xiàn)出大量的解決方案意味著部署的容器越來(lái)越多,增長(zhǎng)速度超過(guò)了人們可以實(shí)現(xiàn)有效管理的速度。雖然可以使用編排工具進(jìn)行自動(dòng)部署,但要確保自動(dòng)化的故障排查和服務(wù)保證,可觀測(cè)性才是關(guān)鍵。

畢竟,任何程度的服務(wù)中斷都將會(huì)招致大量的客戶投訴,因此服務(wù)提供商會(huì)迫使IT團(tuán)隊(duì)盡可能快速地解決問(wèn)題。但從IT團(tuán)隊(duì)的角度來(lái)講,即使已經(jīng)擁有了識(shí)別問(wèn)題來(lái)源和解決問(wèn)題所需的信息,但檢查分散于各服務(wù)器組件的大量遙測(cè)數(shù)據(jù)依然會(huì)是很大的挑戰(zhàn)。IT團(tuán)隊(duì)需要能夠快速地處理這些數(shù)據(jù)的能力,并根據(jù)可見(jiàn)的趨勢(shì)獲得有價(jià)值的洞察。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決方案

解決方法的關(guān)鍵,就是在于人工智能的能力,更具體地說(shuō)是機(jī)器學(xué)習(xí),在其驅(qū)動(dòng)下,編排解決方案可以對(duì)各工作負(fù)載進(jìn)行可擴(kuò)展的預(yù)測(cè)性操作。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)與實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)的結(jié)合,可為自動(dòng)化工具提供所需的洞察,從而以比人工更快更準(zhǔn)確的方式對(duì)物理和虛擬網(wǎng)絡(luò)功能進(jìn)行預(yù)設(shè)、實(shí)例化并配置。這一過(guò)程也意味著IT團(tuán)隊(duì)可以把時(shí)間用在具有更高價(jià)值的任務(wù)關(guān)鍵型項(xiàng)目上,為企業(yè)創(chuàng)造實(shí)際收益。

將人工智能帶到云端

針對(duì)應(yīng)用程序在網(wǎng)絡(luò)邊緣的生命周期管理,機(jī)器學(xué)習(xí)也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在只有幾個(gè)集中式數(shù)據(jù)中心構(gòu)成的環(huán)境中,運(yùn)營(yíng)商可以明確應(yīng)用程序虛擬網(wǎng)絡(luò)功能(VNF)的最佳性能條件。但是隨著環(huán)境分散成數(shù)千個(gè)小型場(chǎng)所,虛擬網(wǎng)絡(luò)功能就有了更復(fù)雜的需求,必須根據(jù)實(shí)際情況予以滿足。

運(yùn)營(yíng)商沒(méi)有足夠的帶寬可以滿足所有這些需求,因此人工智能的應(yīng)用再次彰顯出重要性。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過(guò)一個(gè)前期循環(huán)測(cè)試來(lái)運(yùn)行所有組件,以評(píng)估它們?cè)谏a(chǎn)場(chǎng)所的表現(xiàn),讓運(yùn)營(yíng)人員判定所測(cè)試的應(yīng)用程序可以在邊緣正常運(yùn)行。

由邊緣網(wǎng)絡(luò)決定的未來(lái)

邊緣計(jì)算的興起徹底改變了服務(wù)提供商對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施的想法。人們?cè)絹?lái)越將邊緣看作是優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)。由服務(wù)提供商提供和管理,在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)化下,邊緣計(jì)算可被用于數(shù)不勝數(shù)的業(yè)務(wù)目的。一旦這一高度沉浸式邊緣計(jì)算力得到釋放,我們就會(huì)看到應(yīng)用程序和新的工作負(fù)載涌向網(wǎng)絡(luò)邊緣,這在五年前還是無(wú)法想象的。

在未來(lái),不只是服務(wù)提供商要利用網(wǎng)絡(luò)邊緣。很快,邊緣云環(huán)境將會(huì)解放更多潛力——開(kāi)放、安全、云原生,具有各種可擴(kuò)展的預(yù)測(cè)性操作——可滿足更豐富的企業(yè)、消費(fèi)者和電信工作負(fù)載需求。邊緣云將集成安全能力,有效減少安全事件的破壞半徑。最終,人工智能驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)性操作將會(huì)被用于管理運(yùn)行著數(shù)千個(gè)邊緣位置的復(fù)雜環(huán)境,從而有效提升消費(fèi)者和員工使用體驗(yàn)。

 

責(zé)任編輯:姜華 來(lái)源: 至頂網(wǎng)
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