什么是边缘计算?

边缘计算是指在现场或特定数据源附近进行的计算,能够最大限度地减少在远程数据中心处理数据的需求。

分散化 IT 架构

与传统的计算形式相比,边缘计算使企业和其他组织能够更快、更高效地使用企业级应用处理数据。过去,边缘位置产生了大量的数据,而这些数据往往没有得到充分利用。如今,IT 架构可以通过移动计算和物联网 (IoT) 实现分散化,使公司能够以更低的延迟和云服务器带宽获得近乎实时的洞见力,同时为敏感数据提供进一步的安全保障。

云计算的下一步演变

在很多方面,随着 5G 网络在全国乃至世界各地的兴起,边缘计算成为了云计算的下一个演变方向。如今,越来越多的公司用上了全面的数据分析,但他们无需部署前几代技术所需的 IT 基础设施。同样,边缘计算也带来了很多潜在的应用,包括安全和医疗监控、自动驾驶汽车、视频会议以及增强的客户体验等。

边缘计算的演变

边缘计算诞生于 20 世纪 90 年代,创建了第一个内容交付网络 (CDN),使数据收集节点更接近最终用户。但这一技术在当时仅限于图像和视频,而无法处理大量的数据工作负载。步入 21 世纪,越来越多的人转向移动设备和早期智能设备,对现有 IT 基础设施造成了很大压力。为了缓解这一压力,普适计算和对等覆盖网络等创新成果涌现出来。

然而,直到云计算的主流应用出现,才开始了真正的 IT 分散化,也才真正为最终用户提供了企业级处理能力,并增强了灵活性和按需可扩展性,使其能够随时随地开展协作。

随着越来越多的最终用户需要基于云的应用,以及越来越多的企业开始跨多个地点运营,企业有必要在数据中心之外的数据源头处理更多数据,并从一个中央位置进行集中管理。这时,移动边缘计算应运而生。

如今,“物联网时代”正在转变企业为业务分配 IT 资源的方式,将艰巨的数据收集任务化繁为简。

边缘计算的潜能

考虑到 IoT 和边缘计算仍处于相对起步阶段,其最大潜能远未完全实现。与此同时,它们已经在加速推进诸多垂直领域的数字化转型,为世界各地的日常生活带来了改变。

从根本上说,边缘计算提高了企业和组织在任何特定时间处理数据的效率,使他们能够以前所未有的速度了解更多知识并发掘更多洞见。借助来自各种多址边缘计算位置的详细数据,企业可以利用历史数据、近乎实时的数据以及灵活可扩展的处理能力更好地预测、管理、准备应对和适应未来的需求,并摆脱了旧有 IT 方案的成本和限制。

数据的加速产生和边缘计算的便利性也推动了诸多令人振奋的新技术,包括更高速、更强大的移动设备,在线协作,更快、更刺激的游戏以及内容创作和运输等。尤为值得一提的是正在进行的自动驾驶汽车的开发,这是边缘计算大展身手的一个典型示例,无人驾驶汽车可以实时响应和适应外界情况,而无需等待数百英里外的数据中心发出命令。

边缘计算用例

从内容交付系统和智能技术,到游戏、5G 或预测性维护,如今用于娱乐和商业的很多技术都包含了某种形式的边缘计算技术。

例如,流媒体音乐和视频平台通常会缓存信息以降低延迟,从而在用户流量需求方面提供更大的网络灵活性。

边缘计算可以帮助制造商更加密切地关注自己的运营情况。借助边缘计算,公司能够密切监控设备和生产线的效率,在某些情况下,也能在潜在故障发生前将其检测出来,从而避免因停机而造成代价高昂的延误。同样,边缘计算在医疗保健领域也有所应用,可帮助照顾患者,让医生实时了解人们的健康状况,而无需将其信息发送到第三方数据库进行处理。在其他领域,石油和天然气公司可以借此监控自己的资产,避免代价高昂的难题。

智能家居建筑领域也在应用边缘计算解决方案。如今,越来越多的设备需要在本地化网络中进行通信和处理数据,尤其是诸如语音助手之类的设备。如果没有分散化处理能力,Amazon Alexa 和 Google Assistant 将需要更多的时间才能解答用户的问题。

HPE 和边缘计算

HPE 分析师认为,到 2022 年,75% 的企业生成数据将在传统的集中式数据中心或云之外的边缘创建和处理。

HPE 与普渡大学、各种医疗网络、领先的电信公司以及包括托特纳姆热刺在内的运动队等公司和组织建立了合作关系,致力于帮助各行各业的企业探索和释放这一潜能。相关合作项目范围广泛,包括实现无缝式医疗保健体验,打造更高效、更智能的包装厂,以及帮助一家著名的化学品制造商从传统基础设施转向可提供数据驱动型洞见的基础设施等。

HPE 推出了各种边缘计算产品和服务,包括 Aruba ESPHPE Edgeline。Aruba ESP 可帮助公司提升运维敏捷性、降低风险、增加收入、增强移动性以及提高生产力,而 HPE Edgeline 则可提供企业级计算和处理能力,为实现这些解决方案奠定基础。此外,HPE 在管理和支持这些举措方面也积累了丰富的经验,使客户能够专注于创新。