边缘计算-为超融合基础设施提供支持的力量

边缘计算是目前的热门话题 - 您所看到的一些关键发展是什么？

边缘的许多关键发展都集中在物联网上，根据定义，物联网将需要边缘计算才能有效地工作并实现其长期潜力。在部署智能自动化和获取实时结果时，云的固有延迟不再削减它。

边缘计算可以解决这个问题，通过减少与云相关的延迟，可以确保最新的物联网开发可供各行各业的企业使用。物联网和不断增长的全球传感器网络正在增加的数据超过了过去平均云必须处理的数据。根据IDC的一项研究，物联网设备创建的所有数据中有45％将在2020年前在网络附近或边缘进行存储，处理，分析和操作。在此过程中，边缘计算将承担艰难的工作量在托管的云环境中，将火炬传递给HCI平台。

以某些特定市场和用例为例，零售商需要在其网络边缘进行可靠的计算 - 想想用于杂货店冰​​柜部分的智能温度计，交互式标牌，客户识别和改进的质量控制。

对于工业应用，物联网传感器需要现场计算性能。在海运，船舶，远洋轮船和海上平台都有计算需求，远远超出大多数网络的边缘。

边缘计算如何解决处理中的常见问题并帮助客户理解海量数据？

在越来越受数据驱动的世界中，以及在传统数据中心之外生成数据的地方，边缘计算将物理计算基础设施置于生成数据的网络边缘。在许多情况下，这些站点是最需要数据的地方。

将这些数据一直发送回中央数据中心或云端并不总是有意义的，只是要处理并发送回生成它的同一站点。通过消除与云等远程计算资源相关的延迟，可以在现场更快，更高效地处理它，这一点尤为重要。

此外，边缘计算还允许组织在现场处理大量原始数据，然后以更精细的状态将其有效地发送到云或中央数据中心。这可以显着节省带宽和云计算入口/出口成本。

在理解和部署边缘解决方案时，组织面临哪些好处和挑战？

如果您在远程办公室/分支机构计算环境中想象边缘计算，那么您没有错，但边缘计算也可以与制造系统，医疗设备，销售点，物联网设备等相邻。边缘计算的需求遍及每个行业。

因此，边缘计算正迅速成为关键任务，其中内部IT基础架构资源需要位于典型数据中心之外。通常，这些边缘计算资源需求很小，不需要完整的数据中心甚至小型数据中心实现。边缘计算可能需要与IoT设备一样小的基础设施，或者与多个计算设备的微数据中心一样大的基础设施。

但为什么边缘计算而不仅仅是云计算？云计算有许多好处，特别是可扩展性和弹性;然而云并非没有限制。这些限制中最主要的是互联网连接和延迟。用于边缘计算的本地基础架构资产提供更可靠的性能和连接，即使互联网连接失败也能保持系统正常运行。

与完整数据中心实施不同，边缘计算足够小，不能保证专职IT人员。因此，基础架构需要易于实施和管理，并且可以根据需要轻松连接回主数据中心甚至云。这些要求使HCI技术非常适合边缘计算。

然而，挑战在于并非所有人机交互解决方案都是平等的。鉴于对处理器和RAM等资源的高需求，一些解决方案在经济上不可行。这些解决方案购买起来太昂贵，而且边缘计算的操作也太昂贵。

建议

我们的建议是与技术供应商和合作伙伴合作，他们拥有专为边缘计算而设计的解决方案，并且具有实施边缘基础架构的经验，可以提供他们所期望的优势。

但具体而言，灵活性，开销和成本都是关键考虑因素。由于边缘位置以前只运行了一些关键应用程序，因此现有基础架构可能是随着时间的推移而部署，修改和添加的不同点解决方案，服务器类型和基础架构软件组件的混乱。没有好的数据中心会以如此混乱的方式部署，并且有充分的理由：通过这种部署提供高可用性和高效率是不可能的。

可以将良好的边缘部署视为与数据智能自动化相结合的微型数据中心。数据中心功能（如计算，存储，备份，灾难恢复和应用程序虚拟化）可以合并到一个集成平台中。在集中式数据中心中难以管理的基础设施孤岛在边缘处变得难以管理，因此，将这些设备集中到单个平台既高效又经济。

同样，良好的边缘基础架构策略基于灵活性。毕竟，新的应用程序，设备，数据源和需求不断涌现。一些边缘应用程序可能是资源和数据存储量很大。其他人可能只需要运行一些非常轻量级的应用程序。

相反，我们需要的是一种提供数据中心核心功能的解决方案，但这种解决方案在大小上可以向上和向下扩展。边缘计算需要部署许多不同大小的微型数据中心，并且适当的平台应该能够在两个方向上扩展以满足这些需求。