锐利的边缘：定义计算的远程热点

最近有关网络边缘的说法很多，这是由于边缘市场正在呈现爆炸式增长，到2025年预计将达到41％的复合年增长率，因为数据社会需要适应日益增长的连接及其产生的大量数据，这将是一场数据雪崩。思科公司预测，2021年的全球IP流量将达到3．3泽字节，将在短短五年内流量实现三倍的增长。

而人们只要仔细观察，边缘在这个数据泛滥中的重要性变得更加清晰。来自移动计算的数据增长、蜂窝网络的进步、物联网的出现、天气趋势跟踪、流量模式、店内消费者行为，以及介于边缘的所有信息传输传感器的激增。它不是发生在传统的数据中心，而是在越来越接近消费者的边缘。数据交付正在从核心到边缘模型转变为边缘到核心模型，而这种变化正在影响数据移动和存储的方式和位置。

然而，尽管业界人士围绕边缘开展了大量活动和讨论，但它确实缺乏单一的、可接受的定义。它更加接近消费者，当然，边缘位置通常较小，但除了这些事实之外，边缘似乎对不同的人来说都是不同的。如果组织从事设计、构建、支持或仅仅使用边缘资源的业务，那么缺乏清晰度会带来问题。

考虑到这种情况，Vertiv公司召集了一批边缘计算的行业专家，与一家独立的第三方咨询公司密切合作，研究了100多个边缘用例，以便更好地了解边缘生态系统。在使用特定于数据的工作负载要求对边缘用例进行分类之前，这个研究小组最终将用例列表削减为24个最重要的IT基础设施。最终，这项研究确定了现代边缘计算应用的四种主要原型：

数据密集型

人类延迟敏感

机器对机器延迟敏感

生命至关重要

仔细研究每一项都有助于为依赖于边缘计算的公司，可以在竞争中满足边缘IT需求时所做的技术决策提供信息。所有四种原型的共同驱动因素是对速度的需求。

边缘原型1：数据密集型

到2021年，北美地区互联网用户访问的内容的一半将驻留在用户所在地， 而不是数百里以外的某些支持云计算的数据中心。为什么？延迟时间。流媒体视频在2016年占所有IP流量的73％。如今的互联网用户不愿在播放节目、电影甚至短视频时有所等待，消除这些延迟的唯一方法是将内容靠近消费者。数据交付正在从核心到边缘模式转变为边缘到核心模式，而这种变化正在影响数据移动和存储的方式和位置。因此，当Netflix公司看到用户是Fixer Upper的粉丝时，它会将这些视频文件转移到靠近用户的边缘资源，通常采用托管设施。

这是数据密集型边缘原型的一个例子。而在另一个例子中：亚马逊公司Alexa和类似的设备正在将人们的生活空间转变为智能家居，这是物联网在实践中最相关的例子。这将在建筑物、工厂和城市中大规模地发生这样的事情。在这种情况下，这些边缘部署不是支持向消费者提供广泛的数据传输，而是支持来自消费者的大量数据流。其中一些数据将被路由到中央数据中心或云端，而一些数据将被存储或分析并在边缘使用。

属于数据密集型原型的其他用例包括虚拟现实、高性能计算和受限制的连接方案，例如自然灾害或网络攻击后的恢复操作。

边缘原型2：人类延迟敏感

据亚马逊公司称，在线支付处理延迟10毫秒导致企业留存收入减少1％。这种下降对任何企业来说都很重要，而对于拥有数十亿美元收入的电子商务公司来说，这是一个不堪承受的事情。如果人们仍然认为这些毫秒无关紧要，请考虑一下：亚马逊发现密码的中央处理批准平均需要7秒。转向本地处理使得时间缩短到600毫秒，这减少了6400毫秒的时间。如果每10毫秒损失1％的保留收入，损失多少收入可想而知。

这种人类对延迟的反应是人类延迟敏感原型的驱动力，而且功能强大。消费者对互联网响应能力的耐心几乎为零。谷歌公司发现，网页的响应时间如果增加500毫秒的延迟会使流量减少20％。这就是为什么企业在UX设计专业知识上投入巨资，以及为什么内容提供商通过将内容更加贴近最终用户来减少这些延迟时间的原因。

人类延迟敏感边缘应用的另一个例子是自然语言处理，例如Siri或Alexa，它们目前在云中应用，但随着需求的增加将移动到边缘。其他技术还包括沉浸式技术，如增强现实和智能零售。与网络互动和电子商务一样，即使是轻微的延迟也会损害客户体验，而企业越来越多地在网络边缘找到解决问题的方法。

边缘原型3：机器对机器延迟敏感

如果说人们对网络速度的延迟只是感到不耐烦的话，那么能够比人类更快地处理数据的机器对此绝对不能容忍，并且有充分的理由。考虑一下：Tabb Group的研究表明，如果该公司的电子交易平台仅比竞争对手落后5毫秒，那么经纪人每毫秒可能会损失高达400万美元的收入。这是400万美元，而一秒钟为1，000毫秒，一分钟就是60，000毫秒。任何系统的网络延迟对于企业经营来说都是毁灭性的。

这不仅仅是属于机器到机器延迟原型的金融交易。智能电网建立在即时的机器对机器通信和决策制定之上，许多现代安全系统和军事行动也是如此。所有这些应用程序越来越依赖边缘技术来消除延迟问题。

边缘原型4：生命至关重要

当然，缓慢或无响应的IT系统的后果可以通过收入和损失之外的因素进行来衡量。在某些情况下，这种延误直接影响人类健康和安全，这些属于生命攸关的原型。

卫生保健领域已经依赖于边缘，其自我监测设备产生大量数据，卫生保健专业人员依靠即时访问电子健康记录和影像来为患者提供改变生活质量的服务。展望未来，其他生命攸关的边缘应用程序也很容易看到。

最明显的例子是自动驾驶汽车，已经在一些地区使用，并且看起来是五年前人们所认为的更快的广泛实施。但即使是短途旅行也会涉及数百个甚至数千个瞬间决定，这些决定可能是生死攸关的。例如，无人驾驶车辆必须接收、分析和处理数十个数据点，例如车辆速度、其他车辆的位置和速度、行人活动、交通信号等等。远离数据中心的车辆数据中心传输根本不是一种可行的选择。

同样地，无人驾驶飞机的扩散以及无人机降落在人们家门口邮送包裹，这就需要一个强大的网络边缘用于导航和基本的空中交通管制。其他例子包括旨在提高驾驶员安全性、交通流量、燃油效率的智能交通系统，以及许多其他深远的应用。

作用于原型

理解四个边缘原型只是一个开始。下一步是利用这些知识来设计和部署更好、更为定制的边缘解决方案，以满足特定原型和相关应用程序的需求。

所有四种原型都需要本地数据中心来存储和处理源附近的数据。它们通常采用一个30－300千瓦的基于机架或行的服务器系统，允许在任何环境中安装和操作，并且应根据原型进行定制。例如，生命关键型和机器对机器延迟敏感性要求具有高可用性，因此远程管理和冗余备用电源是这些本地数据中心的要求。

生命攸关的边缘部署尤其需要本地数据中心的现场性能，长期数据传输是次要问题。但是，所有其他原型通常需要有效连接到提供长期数据存储和访问的城域或区域中心。这些城域／区域中心可以利用现有的电信基础设施和云计算或托管设施来提供必要的异地计算。它们应该在设计时考虑到可扩展性，能够处理意外的需求峰值，并且应该满足与本地数据中心相同的可用性和安全性标准。

这些是对特定于原型的边缘架构考虑的高级观察。在实践中，各种原型之间的技术要求和架构的差异将是巨大的。规划边缘部署的企业必须了解这一事实并相应地制定计划，与合格的合作伙伴合作，确保其边缘设施不仅适用于现在的应用，而且适用于日益依赖边缘的未来。

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