边缘计算对基础设施和运营领导者意味着什么

在这些情况下，分散计算能力，将其放置在更接近数据生成点的位置是有好处的——换句话说，追求边缘计算。物联网项目在各种商业、消费者和政府用例(如智能城市)的快速部署正在推动这一发展。“目前，大约10%的企业生成数据是在传统的集中式数据中心或云之外创建和处理的，”Rao说。“到2025年，Gartner预测这一数字将达到75%。”

用例

边缘计算解决方案可以有多种形式。例如，它们可以在车辆或智能手机中移动。或者，它们也可以是静态的——比如建筑管理解决方案、制造工厂或海上石油钻井平台的一部分。也可以是两者的混合，例如在医院或其他医疗场所。边缘计算解决方案的功能范围从基本的事件过滤到复杂事件处理或批处理．“可穿戴健康监测器是基本边缘解决方案的一个例子。它可以在本地分析心率或睡眠模式等数据，并提供建议，而不需要经常连接到云。”

“边缘服务器可以形成集群或微数据中心，本地需要更多的计算能力。”

更复杂的边缘计算解决方案可以作为网关．例如，在车辆中，边缘解决方案可以聚合来自交通信号、GPS设备、其他车辆、接近传感器等的本地数据，并在本地处理这些信息，以提高安全性或导航。

更复杂的仍然是边缘服务器，比如目前部署在下一代(5G)移动通信网络中的那些服务器。Rao说:“部署在5G蜂窝基站的服务器将承载应用程序，并为本地用户缓存内容，而不必通过拥挤的骨干网发送流量。”他补充说:“在特别复杂的应用中，边缘服务器可以形成集群或微数据中心，本地需要更多的计算能力。”在海上石油钻井平台和零售商店中可以找到这样的例子。

风险

与所有快速发展的技术一样，评估、部署和操作边缘计算解决方案也有其风险。它们有很多种形式，但最关键的是与安全有关。Rao说:“使用边缘计算扩展您的足迹将成倍地增加攻击的表面积。”“新兴的供应商格局加剧了这种风险。不安全端点已经被用于分布式拒绝服务攻击或作为核心网络的入口点。

另一个问题是部署和管理边缘计算环境的成本很容易超过项目的财务收益。此外，项目可能成为自身成功的受害者——随着新的物联网端点的激增，可伸缩性可能成为一个严重的问题。Rao说:“边缘计算在物联网支持的数字计划方面具有巨大潜力，但I&O领导者需要谨慎行事。”

本文已从2017年10月18日发布的原文进行了更新，以反映新的事件、情况或研究。