边缘计算不要走的太极端

在许多情况下,云中的集中控制比在边缘做任何事情更有意义。

 

边缘计算的整个思想是将一些处理和数据保留推到网络的边缘。当我们转向收集大量数据的物联网(IoT)设备时,处理接近其收集位置的数据是有意义的。在某些情况下,例如管理喷射引擎,大家都希望直接从边缘设备返回结果,从而减少对带宽的需求并减少响应延迟。

现在,大多数公有云产商都在推出了边缘计算服务。但是把所有的事情都推到边缘并不总是可能的——也不总是一个好主意。

 

什么是云计算?你现在需要知道的一切。InfoWorld的David Linthicum解释了什么是边缘计算。如果云提供商要使用一组云服务来管理边缘计算,并以一种可伸缩的方式进行管理,那么需要有中央控制。这包括边缘处理器的安全性、治理和管理。虽然这种中央控制似乎与边缘计算的概念相悖,但它们拥有这种控制有充分理由。

 

虽然边缘计算意味着在边缘存在独立的处理,但实际情况是向边缘移动处理并不总是一个好主意。一个典型的例子是处理器和I/ o密集型的深度分析服务;它不可能发生在墙上的恒温器上,不可能发生在工厂地板上的机器人上,甚至不可能发生在你自己的汽车上。因此,数据是集中的,处理也是集中的,结果返回到边缘。在这种情况下,在哪里进行处理实际上并不重要。

 

另外,请记住,您需要维护这些流程的虚拟化,无论是在边缘还是在中央。所以,事情在哪里处理应该无关紧要,只要有技术可以跟踪在哪里做什么和做什么。将跟踪技术放在本质上集中的公有云平台上更有意义。边缘计算的能力实际上不在于数据和处理驻留在哪里,而是在需要时可以将处理分离并集中管理。我不信奉宗教,我认为你也不应该这样做。

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