边缘计算的四大挑战该怎样去应对
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边缘计算用例范围很广，它的早期部署是高度定制的。基础设施和运营领导者需要制定一个多年的边缘计算战略，以应对多样性、位置、保护和数据方面的挑战。 主要发现 各种各样的用例和需求可能会让一流的边缘计算部署蔓延，而不会产生任何协同作用，也不会使保护和管理这些部署的工作复杂化。由于边缘计算所需的分布式计算和存储的规模，以及通常没有IT人员的部署位置，这两者结合在一起带来了新的管理挑战。随着处理和存储置于传统信息安全可见性和控制之外，边缘计算带来了需要深入解决的新的安全挑战。边缘计算在需要管理、集成和处理的分布式体系结构中创建了一个庞大的数据足迹。 建议 构建云端边缘计算战略的基础设施和运营领导者应该： 为边缘计算创建一个动态的战略计划、方法和框架，在可管理的指导方针内平衡各种需求。确保概念验证部署能够处理管理、连接性、安全性、计算和存储的实际规模。通过确保边缘计算硬件、软件、应用程序、数据和网络具有内置的安全性和自我保护，将攻击面最小化。尽可能投资于自动化边缘数据管理和治理的技术。 战略规划假设 到2022年，50%作为概念验证（POC）的边缘计算解决方案将无法扩展到生产用途。 到2022年，超过50%的企业生成数据将在数据中心或云之外创建和处理。 分析 追求边缘计算解决方案的企业遇到了需要克服的四个独特的挑战（参见图1）。这四个挑战可以用来衡量边缘计算解决方案的效率。
图1. 四个边缘计算挑战 然而，随着企业从单一的边缘计算用例扩展到多个，基础设施和运营（I&O）领导者将需要一个全面的边缘计算策略，以长期应对每一个挑战，并提高边缘计算的效率和敏捷性。解决方案必须从定制和咨询发展为更常见的操作模型、可利用的技能、标准和成熟的、可共享的技术。 1. 多样性 四种不同的需求需要的边缘计算解决方案： 延迟/确定性——倾向于轻量级的、实时的解决方案数据/带宽——需要更多的处理能力来处理大量的数据自我管理的限制——需要数据中心或云功能的一个更通用的子集隐私/安全——确定处理和存储的位置，并保护边缘收集的数据 这些需求和用例的多样性（即人、企业和事物之间的交互）是边缘计算的一个首要和独特的挑战。技术、拓扑结构、环境条件、电源可用性、连接的事物和/或人员、重数据处理与轻数据处理、数据存储与否、数据治理约束、分析样式、延迟要求等方面都有要求。一般来说，边缘计算越接近端点，它就越具有特殊用途、用户化和针对性。通过这种多样性，标准将需要数年时间来发展。 企业将为边缘计算部署和采用许多不同的用例，而挑战将是在需要用户化的地方得到实现，同时在投资、技能、流程、技术和合作伙伴中寻找协作。 “完美”和“务实”之间将会有一场拉锯战。 企业需要在专门构建的、独特的边缘计算设备和拓扑（专注于用例（和相关管理））与通用的边缘计算解决方案之间取得适当的平衡。通用计算解决方案高效地适应许多用例，但也存在效率较低的可能。 选择解决方案提供商也将是一个挑战，因为供应商很难在能够推动商业模式的高容量标准解决方案和市场规模较小但利润率可能更高的同类最佳解决方案之间找到平衡。在边缘计算的早期，大多数部署都是独一无二的，通常是由咨询公司领导的。它们产生了高度用户化的解决方案，这些解决方案会产生显著的耐用性风险，并降低长期灵活性。市场需要数年才能稳定下来，从而进入数量有限的有竞争优势的计算市场。然而，在此之前，企业将需要为一个不稳定的边缘计算市场、改变产品和策略的供应商以及失败或被收购的供应商制定计划。 为了有效地驾驭多样性并确保更高效、更灵活地部署边缘计算，企业需要对边缘计算进行战略规划，或者至少是战略方法。 建议： 为边缘计算创建一个动态的战略计划、方法和框架，在可管理的指导方针内平衡各种需求。在边缘计算风险和投资回报率决策中包括供应商/技术可行性。在选择技术、合作伙伴或流程时，请根据利用它们满足其他未来边缘计算需求的能力对它们进行评估。 2. 位置 IT组织通常知道如何管理和利用有限的一组数据中心（例如，他们自己的、主机和云提供商的），并且他们通常知道如何管理大量的终端用户设备（笔记本电脑、移动电话等）。边缘计算将这些需求组合成一个独特的新问题——管理许多（数十个、数百个、数千个）奇怪的伪数据中心的规模，这些伪数据中心需要以低接触或无接触（通常没有人员或很少访问）的方式进行管理。一些边缘计算节点将位于传统的数据中心。然而，他们中的大多数不会——他们将有不同的电力供应和环境条件（户外，在家里或办公室或商店，在工厂地板上，等等）。考虑到规模的庞大，传统的数据中心管理流程将不再适用。 目前，许多POC部署只能在小范围内工作，但在大规模远程管理方面却不太成功。 为了应对挑战，边缘计算节点将根据不同的用例而有所不同。企业将需要远程管理各种边缘计算技术和拓扑，包括硬件、软件平台、软件应用程序和数据（生产数据、配置数据、分析模型等）。这通常需要低接触或无接触。硬件需要易于部署和替换，软件也需要易于部署和更新。这些地点很少有技术人员，因此操作简单和自动化将是关键。 一些边缘计算节点将处理特定数量的静态端点。但是，还需要支持端点中的动态、可扩展的发现和更改。此外，根据定义，边缘计算解决方案将是分布式处理拓扑的一部分，该拓扑从端点开始，以后端数据中心或云结束。边缘计算可以分层进行，包括嵌入式处理、智能网关、边缘服务器和/或聚合处理。将工作定位到正确处理位置的边缘调度器非常重要（例如，基于存储/遵从性、延迟和计算能力需求）。所有这些都需要管理。 边缘计算节点可能需要具有从internet断开的弹性。在某些情况下，边缘计算节点本身可能需要为弹性（利用其他节点）或多路径连接进行架构设计。 为了确保简单性和低接触性，边缘计算硬件将倾向于通常具有类似设备功能的加固设计。针对数据中心的传统通用和完全可扩展的模型对于数据中心之外的边缘计算来说没有意义。一些设计将从现有的解决方案发展到接近边缘，如wi-fi路由器获得存储和处理能力。其他的将从数据中心解决方案发展而来，例如边缘服务器获得连接能力并变得更加坚固。 边缘计算需要在边缘计算节点上有一个可编程的软件平台——包括以下几个方面： 裸机固件容器管理程序和虚拟机（vm）——例如，KubeVirt云系解决方案——例如，亚马逊网络服务（AWS）的前哨站 建 议： （编辑：应用网_阳江站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
