?譯者 | 崔皓

策劃 | 徐杰承

1、開篇

當你認可時間等同于金錢或安全時；當你面對數據合規性問題時，邊緣計算就是你最好的選擇。本文將帶給你5個邊緣計算的應用場景，從而幫助大家思考如何進行邊緣化設計。

邊緣計算是指將基礎設施定位在靠近數據產生或消費的地方。與其將數據推送到公共或私有云進行存儲和計算，不如在 “邊緣”進行就地處理，處理數據的基礎設施可以是簡單的商品服務器，也可以是復雜的平臺，如AWS for the Edge、Azure Stack Edge或Google Distributed Cloud。

邊緣計算的第二層含義，包括性能、可靠性、安全性和操作的合規性。為了支持這些要求邊緣計算會將計算、存儲和帶寬轉移到邊緣的基礎設施上執行，因為這些功能在集中式云架構上是不能執行的。

Edgevana的首席執行官Mark Thiele說：“邊緣計算為企業領導者提供了一個新的途徑，可以與客戶和合作伙伴發展更深的關系，并獲得實時的洞察力”。

當開發團隊開發規模還不大，并處于概念驗證的早期時，可能很難認識到最佳基礎設施。但是，隨著團隊規模的擴大以及項目進度的推進，大家會逐漸認識到對邊緣基礎設施的需求，這就會迫使團隊重新架構甚至重構應用程序。從而增加開發成本，放慢開發進度，甚至阻礙企業的交付。

隨著應用程序變得越來越現代化和集成化，企業應該在開發的早期考慮邊緣技術和集成，以防止開發企業級應用程序時出現的性能和安全挑戰。Devops團隊應該在平臺的基礎設施要求被準確建模之前尋找響應的指標。以下是考慮邊緣的五個理由。

2、提高效率與安全性

在制造業，當延遲可能導致工人受傷時，幾秒鐘的價值是什么？如果制造需要昂貴的材料，而提前幾百毫秒發現缺陷可以節省大量資金，那又如何呢？

在制造業中，有效利用邊緣計算可以減少浪費，提高效率，減少工傷，并提高設備的可用性。

架構師要考慮的一個關鍵因素是由于決策失敗或延遲而導致的失敗成本。如果存在重大風險或成本，如制造系統、手術平臺或自動駕駛汽車，邊緣計算可能為需要更大安全性的應用提供更高的性能和可靠性。

3、減少延時

亞秒級的響應時間是大多數金融交易平臺的基本要求，現在許多應用都希望有這樣的性能，縮短從感覺到發現問題的時間，縮短發現機會到做出行動的時間，總之在不斷加速決定的周期。

咨詢公司的高級副總裁Amit Patel說：“如果實時決策對你的業務很重要，那么提高速度或減少延遲就很關鍵，特別是在企業使用所有連接設備收集數據的情況下”。

當有成千上萬的數據源和決策節點時，提供低延遲技術就顯得尤為重要。這方面的例子包括連接數以千計的拖拉機和農場機器，并在邊緣設備上部署機器學習（ML），或實現元數據或其他大規模企業對消費者的體驗。

如果需要實時采取行動，就從邊緣計算開始，“Akamai高級產品經理Pavel Despot說?！边吘壔A設施適合于低延遲、高彈性和高吞吐量的應用場景，從而處理分布在不同地理位置用戶的工作負載，這一技術涉及到流媒體、銀行、電子商務、物聯網設備等不同領域。

LaunchDarkly的開發者關系總監Cody De Arkland表示，在全球都分布有辦公地點的企業或支持大規模的混合工作的企業就是一個典型的例子。邊緣工作的價值在于，你能將工作分配到離你最近的人身上，這些人會對工作進行分擔。如果應用程序對數據傳輸時間敏感的話，你應該考慮邊緣基礎設施，并考慮哪些工作應該在邊緣運行。

4、提高應用程序的可靠性

Scale Computing的首席執行官Jeff Ready表示，我們看到制造業、零售業和運輸業對邊緣基礎設施的興趣很大，在這些行業中，設備根本不可能停機，數據的實時訪問和利用數據的需求已經成為差異化競爭的要素。

因此，當停機成本高，維修時間長，以及集中式基礎設施故障影響多個業務時，應考慮邊緣基礎設施。

Ready分享了兩個例子。例如在海洋中間的一艘貨船，它不能依靠斷斷續續的衛星連接來運行其船上系統，或者一家雜貨店需要從店內收集數據來創造個性化的購物體驗。如果一個集中式系統發生故障，可能會影響到多艘船和物流，而高度可靠的邊緣基礎設施可以減少停機的風險和造成的影響。

5、本地數據處理和法規支持

如果性能、延遲和可靠性不是主要的設計考慮因素，那么根據有關數據收集和消費地點的規定，可能仍然需要邊緣基礎設施的支持。

AWS物聯網副總裁Yasser Alsaied認為，邊緣基礎設施對本地數據處理和數據駐留要求很重要。例如，它有利于那些遠程操作工作負載的公司，這些公司由于連接性的原因而無法將數據上傳到云端，該企業的特點是數據會駐留在某個特定的區域內，并對數據進行高度管制，或者擁有需要本地處理的大量數據。

開發團隊應該回答的一個基本問題是，數據將在哪里被收集和消費？合規部門應提供關于數據限制的監管指南，并應就物理和地理限制咨詢運營職能部門的領導。

6、對大數據集帶寬的成本優化

帶有視頻監控、設施管理系統和能源跟蹤系統的智能建筑，都會以每秒的速度捕獲大量的數據。在建筑中本地處理這些數據比在云端集中處理數據要便捷得多。

ScaleFlux的營銷副總裁JB Baker表示，所有行業都在經歷數據的激增，要適應這種復雜性，需要一種完全不同的思維方式來利用巨大數據集的潛力。邊緣計算是解決方案的一部分，因為它使計算和存儲更接近數據的起源。

MinIO的首席執行官和聯合創始人AB Periasamy提出了這樣的建議：“隨著數據在網絡邊緣的產生，在應用和基礎設施架構方面產生了獨特的挑戰。將帶寬作為模型中成本最高的項目，而資本和運營支出在邊緣的運作方式有所不同?！?/p>

總之，當開發團隊看到應用程序需要在性能、可靠性、延遲、安全、監管或規模方面的優勢時，那么在開發的早期對邊緣基礎設施進行建?？梢钥紤]更智能的架構。

原文鏈接：https://www.infoworld.com/article/3683290/when-to-architect-for-the-edge.html

譯者介紹

崔皓，51CTO社區編輯，資深架構師，擁有18年的軟件開發和架構經驗，10年分布式架構經驗。?