边沿计算技术的挑战、风险和可能性

在过去10年中，许多公司已将其业务迁移到云端。但随着家庭和企业中出现大量新的物联网装备，在基于边沿计算的业务方向上开始出现新的转变。

　　这意味着，与其将计算和内存容量集中在云端或数据中心，不如将其放在更接近实际需要的地方。这可能意味着采取移动装备、手持装备、智能终端，乃至是连接车辆的车载装备。这样做的好处是，用户可以快捷交付结果，而无需担心需要快捷数据连接。

　　边沿计算的挑战

　　与更传统的计算环境相比，边沿计算提出了一些独特的挑战。首先，可用的硬件功能强大很多。因此，这种情况下，为了充分利用，它必须针对非常具体的功能。

　　边沿计算系统也需要能够在少量干预或没有干预的情形下运行。它们可能位于远程位置，也可能安装在数百个站点上，因此采取更少保护的系统相当重要。这通常意味着某种情势的远程管理功能，允许装备针对需要进行监视和更新。

　　固然，边沿计算系统其实不是完全孤立地运行的。它们依然需要能够与数据中心通讯，并且需要对其进行安全管理，以下降数据丢失的风险。边沿计算装备还应最少具有一些独立操作的能力，并在与主机失去连接或连接不可靠装备的情形下缓存数据。

　　寻觅边沿计算系统

　　那末，人们可能会在哪里找到基于边沿计算的系统?最明显的例子是零售和酒店环境，其中销售点终端可以捕获和分析数据，以改良客户的体验。

　　物联网(IoT)和工业物联网(IIoT)装备的新新领域是边沿计算开始快速发展的另外一个领域。这可能意味着加强供暖和透风系统、智能电表、RFID跟踪装备的智能。在这些情况下，可以在边沿处理从物联网装备和传感器搜集的数据，以提供预估性保护、需求预估、使用情况跟踪等措施。

　　在不久的将来，人们将开始看到边沿计算在智能城市发展中的利用，以减少交通拥堵，提供改良的公共服务和优化能源使用。这可能会与来自联网车辆的远程信息处理结合起来，以改进导航并避免交通梗塞。边沿计算处理的车辆数据也可用于设定车辆保险或改良驾驶员的驾驶行动。

　　随着脸部辨认技术的发展，边沿计算处理可用于辨认客户，并进一步下降银行和金融业务中的讹诈风险。

　　离边沿计算更近

　　企业中的技术领导者偏向于采取边沿计算，就像云计算和人工智能一样，只是由于它是最近的技术。经过量年的努力，人们将网络的计算元素转移到数据中心，技术制造商如今正在计划将这些元素移出数据中心，这多是一个巨大的改变。但是人们也需要思考为何要使用边沿计算，和它能带来甚么好处。

　　固然，边沿计算装备可以与另外一种快捷增长的人工智能技术相结合。这使边沿计算系统能够不断学习和改进其性能。这里的一个很好的例子是仓库中的自动化处理系统，学习如何安排库存以最好地服务供应链。这类环境中的边沿计算系统还可以帮助最小化持有没必要要的库存，并减少毛病。边沿计算处理的速度更快，例如能够在结账时即时打印优惠券。

　　边沿计算也能够使业务流程受益。由于可以取得准确确当前数据，它可用于简化即时流程和供应链交互等。

　　但是这对IT业务来讲意味着甚么呢?不管是在云端还是内部部署数据中心，了解它如何与现有业务系统集成非常重要。需要甚么网络技术才能实现这一目标，企业是不是应当关心虚拟机和容器化的组合?关键斟酌因素是减少网络延迟，并允许面向客户的业务元素快捷响应需求。

　　最重要的是，在任何数字化转型战略中，IT元素都不应成为障碍。那末是不是应当有自我配置或自动化的元素，例如增加计算能力以应对高峰需求?

　　注意事项

　　明显，边沿计算的利用也存在一些挑战，特别是通常，在某些情况下，安全能力有限的相对简单的边沿计算装备会面对更多的攻击面。毫无疑问，制造商和终究用户组织将需要协作，以实行严格的安全和供应标准来减缓这一问题。

　　一样，边沿计算的基础设施的硬管理和软管理需要仔细设计和实行，以尽可能减少对已不堪重负的IT团队和数据中心员工的作用。

　　不久的将来的发展

　　随着物联网的不断发展，从电视到冰箱到工厂生产装备等愈来愈多的装备都将取得某种程度的计算能力。这意味着很多时候会有大量闲置的计算能力。使用这类未使用的边沿计算功能有可能创建一个由云计算连接的大型强大资源，可用于多种用处。

　　在许多方面，这是现有云计算的演化，但利用了许多小型装备的功能，而不是依赖于大型数据中心。这有可能提供更具弹性的系统，由于就像全世界互联网一样，在产生故障时可以重新路由和使用不同的资源集。

　　虽然边沿计算实现这一愿景在不久的将来可能还有一段路要走，但企业需要密切关心其发展，否则就有被落在后面的风险。

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