邊緣計(jì)算(suàn)融入雲計(jì)算(suàn)架構的優缺點

邊緣計(jì)算(suàn)是一種将智能(néng)集成到(dào)邊緣設備(也(yě)稱爲邊緣節點)中的分布式計(jì)算(suàn)技術，可以在數據采集源附近實時(shí)處理(lǐ)和(hé)分析數據。在使用(yòng)邊緣計(jì)算(suàn)時(shí)，數據不需要上(shàng)傳到(dào)雲端或集中式數據處理(lǐ)系統。 爲什(shén)麽要使用(yòng)邊緣計(jì)算(suàn)? 大(dà)多數企業在集中存儲系統中存儲、管理(lǐ)和(hé)分析數據，該系統通常是公有雲或私有雲。另一方面，基礎設施和(hé)雲計(jì)算(suàn)已經不再能(néng)夠滿足許多實際應用(yòng)程序的需求。例如，在物聯網和(hé)萬物互聯的背景下(xià)，需要具有低(dī)延遲的高(gāo)度靈活的網絡來(lái)實時(shí)處理(lǐ)大(dà)量數據，而這(zhè)在标準IT上(shàng)是無法實現(xiàn)的。在這(zhè)種情況下(xià)，邊緣計(jì)算(suàn)的好(hǎo)處變得更加明(míng)顯。 邊緣計(jì)算(suàn)的優勢 邊緣計(jì)算(suàn)無需将數據傳輸到(dào)雲端進行處理(lǐ)和(hé)分析，因爲數據在數據聚集點附近進行處理(lǐ)。這(zhè)種方法減少了(le)網絡和(hé)服務器的壓力。 邊緣計(jì)算(suàn)在物聯網領域非常有用(yòng)，主要是工(gōng)業物聯網，因爲它具有實時(shí)處理(lǐ)數據的能(néng)力和(hé)快(kuài)速的反應時(shí)間。除了(le)加快(kuài)工(gōng)業和(hé)制造企業的數字化進程之外(wài)，邊緣計(jì)算(suàn)技術還提供了(le)額外(wài)的突破，例如人工(gōng)智能(néng)和(hé)機器學習。 邊緣計(jì)算(suàn)限制 在企業将任務移至邊緣之前，需要考慮支持某些(xiē)邊緣模型是否有意義。這(zhè)些(xiē)限制可能(néng)會(huì)迫使企業返回到(dào)傳統的雲平台。 邊緣計(jì)算(suàn)的安全 通過減少數據在傳輸過程中花(huā)費的時(shí)間，邊緣計(jì)算(suàn)最大(dà)限度地減少了(le)一些(xiē)安全問題，但(dàn)也(yě)增加了(le)更複雜(zá)的安全問題。 例如，如果企業在不受管理(lǐ)的終端機器上(shàng)托管或處理(lǐ)數據，則無法确保此類設備沒有網絡攻擊者可能(néng)利用(yòng)的缺陷。即使采用(yòng)雲邊緣架構來(lái)控制邊緣基礎設施，但(dàn)擁有額外(wài)的基礎設施來(lái)維護也(yě)可能(néng)會(huì)擴大(dà)網絡攻擊面。 因此，邊緣計(jì)算(suàn)不适合具有嚴格安全要求的應用(yòng)程序。如果企業正在處理(lǐ)敏感數據或有特殊的合規性需求，使用(yòng)集中式服務器的典型雲計(jì)算(suàn)方法可能(néng)不會(huì)那麽危險。 延遲要求 由于數據不必在雲平台和(hé)數據中心之間來(lái)回傳輸進行分析，邊緣計(jì)算(suàn)提高(gāo)了(le)應用(yòng)程序的速度和(hé)響應能(néng)力。對(duì)于需要真正即時(shí)通信流的任務，這(zhè)是一個顯著的好(hǎo)處。雖然雲計(jì)算(suàn)供應商繼續擴大(dà)其數據中心的足迹，但(dàn)這(zhè)些(xiē)龐大(dà)的數據中心設施通常位于遠離主要人口中心的農(nóng)村地區(qū)。 大(dà)多數工(gōng)作(zuò)負載的延遲要求較低(dī)。與典型的雲計(jì)算(suàn)設計(jì)相比，邊緣計(jì)算(suàn)網絡隻能(néng)将網絡響應能(néng)力提高(gāo)幾毫秒。傳統設計(jì)帶來(lái)的低(dī)效率對(duì)于應用(yòng)程序來(lái)說是可以容忍的。 檢查網絡延遲的好(hǎo)處是否真的值得妥協，尤其是當考慮額外(wài)的費用(yòng)和(hé)管理(lǐ)負載時(shí)。 數據量 确定操作(zuò)将處理(lǐ)多少數據以及邊緣基礎設施是否能(néng)夠處理(lǐ)這(zhè)些(xiē)數據。如果企業在工(gōng)作(zuò)中創建了(le)大(dà)量數據，将需要采用(yòng)大(dà)型基礎設施來(lái)評估和(hé)存儲。從(cóng)管理(lǐ)的角度來(lái)看(kàn)，将數據移動到(dào)公有雲數據中心可能(néng)更便宜、更容易。 然而，基本上(shàng)無狀态且不需要大(dà)量數據的工(gōng)作(zuò)負載是邊緣計(jì)算(suàn)的理(lǐ)想候選者。 邊緣計(jì)算(suàn)示例 以下(xià)是邊緣計(jì)算(suàn)何時(shí)适合和(hé)不适合證明(míng)上(shàng)述權衡的一些(xiē)示例。 (1)自(zì)動駕駛汽車 自(zì)動駕駛汽車需要獲取大(dà)量數據，因此必須快(kuài)速做出選擇，以确保乘客和(hé)路人安全。網絡延遲問題可能(néng)會(huì)導緻車輛反應時(shí)間出現(xiàn)延遲，從(cóng)而造成嚴重後果。 (2)智能(néng)恒溫器 一些(xiē)小(xiǎo)工(gōng)具将會(huì)産生少量數據。此外(wài)，他(tā)們收集的一些(xiē)信息(例如個人何時(shí)回家并調整恒溫器)可能(néng)存在隐私問題。将數據保留在邊緣更實用(yòng)，并且可以幫助解決安全問題。 (3)交通信号燈 交通信号燈的這(zhè)三個特性使其成爲邊緣計(jì)算(suàn)的合适候選者：對(duì)實時(shí)變化做出反應的要求；有限的數據生産；以及互聯網連接偶爾中斷。 以下(xià)是邊緣計(jì)算(suàn)無法正常運行的幾種場景： ?傳統應用(yòng)程序：很(hěn)難想象傳統應用(yòng)程序需要邊緣基礎設施的性能(néng)或反應速度。它可能(néng)會(huì)将應用(yòng)程序加載或回複查詢所需的時(shí)間減少幾毫秒，但(dàn)這(zhè)種好(hǎo)處并不顯著。 ?視(shì)頻監控系統：監控視(shì)頻将産生大(dà)量數據。在邊緣處理(lǐ)和(hé)存儲此類數據是不切實際的，因爲它需要龐大(dà)而專業的基礎設施。将數據存儲在集中式雲計(jì)算(suàn)設施中将顯著降低(dī)成本并且更容易。 ?智能(néng)照明(míng)系統：在家中或企業中通過互聯網工(gōng)作(zuò)的照明(míng)控制系統不會(huì)産生大(dà)量數據。然而即使是智能(néng)燈泡，其處理(lǐ)能(néng)力也(yě)是有限的。人們對(duì)照明(míng)系統并沒有超低(dī)延遲要求，所以如果燈泡隻需要幾分之一秒就可以打開(kāi)，這(zhè)可能(néng)不是什(shén)麽大(dà)問題。企業可以創建邊緣基礎設施來(lái)管理(lǐ)這(zhè)些(xiē)系統，但(dàn)在大(dà)多數情況下(xià)，這(zhè)是不值得的。 結論 通過将處理(lǐ)外(wài)包給終端客戶的設備，邊緣計(jì)算(suàn)可以最大(dà)限度地減少傳輸延遲，降低(dī)對(duì)網絡的數據訪問，并在某些(xiē)情況下(xià)削減開(kāi)支。由于可以獲得這(zhè)些(xiē)好(hǎo)處，雲計(jì)算(suàn)架構師可能(néng)會(huì)尋求将盡可能(néng)多的工(gōng)作(zuò)負載轉移到(dào)邊緣。但(dàn)是在這(zhè)樣做之前，他(tā)們應該考慮每個應用(yòng)程序的結構、其性能(néng)需求和(hé)安全問題等。