本文轉載自微信公眾號「計算機世界」，作者Jon和Keith。轉載本文請聯系計算機世界公眾號。

邊緣設備

邊緣的物理架構很復雜，但基本思路是客戶端設備連接到附近的邊緣模塊，以實現響應更靈敏的處理和更流暢的操作。術語不一樣，因此您會聽到名為"邊緣服務器"的模塊和"邊緣網關"的模塊等。

DIY 和服務選項

購買和部署邊緣系統的方式可能也大不一樣。

一方面，企業可能希望大部分處理在本地進行。這包括選擇邊緣設備(設備可能來自戴爾、HPE或IBM等硬件廠商)，為能夠滿足用例需求的網絡設計架構，以及購買能夠執行必要操作的管理和分析軟件。這個工作量很大，需要有大量IT方面的專業知識，但對于想要完全定制邊緣部署的大型組織來說，這仍是一種有吸引力的選擇。

另一方面，特定垂直領域的廠商越來越多地營銷他們管理的邊緣服務。如果企業想選擇這條路，只需要廠商為其安裝設備、軟件和網絡，并為使用和維護定期支付費用。通用電氣和西門子等公司的IIoT(工業物聯網)產品就屬于這一類。其優點是部署起來容易、相對輕松，但并非每個用例都有像這種高度管理的服務可用。

邊緣計算好處多多

對于許多企業而言，僅節省成本就可以成為部署邊緣計算的動因。起初為許多應用采用云的企業可能已經發現，帶寬成本比預期的要高，于是期望找到一種成本較低的替代技術。邊緣計算可能正適合。

不過，邊緣計算的最大好處是能夠更快地處理和存儲數據，支持對公司而言至關重要的更高效的實時應用程序。在邊緣計算問世之前，掃描人臉進行人臉識別的智能手機需要借助基于云的服務來運行人臉識別算法，這需要大量時間來處理。有了邊緣計算模式，算法就可以在邊緣服務器或網關本地運行;而鑒于智能手機功能日益增強，甚至可以在智能手機本身上運行。虛擬現實及增強現實、自動駕駛汽車、智慧城市甚至樓宇自動化系統，這些應用都需要快速處理和響應。

IDC研究總監Kuba Stolarski在《2019年-2023年全球邊緣基礎架構(計算和存儲)預測》報告中表示："與ROBO(遠程辦公室分支機構)位置孤立的IT時代相比，邊緣計算已大有發展。由于增強的互連性，組織可以通過邊緣計算更方便地訪問更多核心應用，加上新的物聯網和針對特定行業的業務用例，邊緣基礎架構有望成為未來十年及以后服務器和存儲市場的主要增長動力之一。"

英偉達等公司已經認識到未來需要在邊緣處進行更多的處理，這就是為什么我們看到新的系統模塊含有內置的人工智能功能。比如說，英偉達最新的Jetson Xavier NX模塊比信用卡還小，可以內置到無人機、機器人和醫療設備等設備中。AI算法需要強大的處理能力，這就是為什么大多數AI算法通過云服務來運行。可以在邊緣處理任務的AI芯片組大行其道，可以為需要即時計算的應用確保更迅即的實時響應。

隱私和安全

從安全的角度來看，邊緣端數據可能很麻煩，尤其當數據由不同設備處理時，這些設備的安全性可能不如集中式系統或基于云的系統。隨著物聯網設備數量增加，IT部門有必要了解潛在的安全問題，并確保這些系統的安全得到保障。這包括對數據進行加密，使用訪問控制方法，必要時可能使用虛擬網絡。

此外，設備對處理能力、電力和網絡連接的不同要求，可能會影響邊緣設備的可靠性。這使得冗余和故障切換管理，對于邊緣端處理數據的設備至關重要，以確保某個節點宕機時仍能正確地傳輸和處理數據。

邊緣計算和5G

全球各地的運營商都在部署5G無線技術，該技術有望為眾多應用帶來高帶寬和低延遲的好處，使許多企業的數據帶寬能夠大大提升。許多運營商不僅僅提供更快的速度，讓企業繼續在云端處理數據，而是針對5G部署制定邊緣計算策略，以便提供更快的實時處理，對移動設備、聯網汽車和自動駕駛汽車而言尤為如此，

無線運營商已開始推出許可的邊緣服務，提供比托管硬件還要少的動手操作選項。這樣是想讓邊緣節點以虛擬形式駐留在邊緣部署附近的Verizon基站，使用5G的網絡切片功能，為即時、無需安裝的連接留出一段頻譜。Verizon的5G邊緣、AT&T的多接入邊緣以及T-Mobile與Lumen的合作伙伴關系都代表了這種選擇。

Gartner的2021年邊緣計算戰略路線圖凸顯了行業對用于邊緣計算的5G有持續的興趣，聲稱邊緣計算已成為許多5G部署的重要組成部分。亞馬遜和微軟等超大規模云供應商與主要的無線ISP之間的合作關系，將是這種類型的移動邊緣得到廣泛采用的關鍵。

很顯然，雖然采用邊緣計算的最初目的是降低遠距離物聯網設備的帶寬成本，但需要本地處理和存儲功能的實時應用程序增長，將在未來幾年繼續推動邊緣技術發展。

作者：Jon Gold為《Network World》撰寫物聯網和無線聯網文章。Keith Shaw為《Computerworld》和《Network World》撰寫文章，還曾供職于紐約州、佛羅里達州和馬薩諸塞州的多家報社。

原文網址：https://www.networkworld.com/article/

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