在It业务中，经常看到过时的概念被重复使用并应用于解决现代问题。这不是一件坏事;事实上，有时历史可以提供我们需要的上下文，以了解最新的IT模型如何工作。
例如，采取众多谈论的边缘。今天的边缘表示发生数据处理的下一代移位。虽然现在已经渗透了传统数据中心以及在某一段时间内渗透传统数据中心和公共云基础设施，但是Edge Computing正在将其推迟到更远的地方，到了更多分布式的远程位置。
碎片化数据中心
对于许多组织来说，传统的数据中心正在分裂，基于性能、成本、安全性和管理等变量，允许工作负载在最适合它们的地方运行。这些处理位置可以是数据中心、公共云基础设施，以及越来越多的小型卫星数据中心，它们可以聚合来自附近设备的数据处理。有些工作负载直接在联网的机器(物联网设备和传感器)中运行得最好，而这些设备可能位于世界上的任何地方。
欢迎来到现代的“边缘”。
边缘计算的主要目标是在瞬时应用响应时间可以节省组织桩的情况下减少延迟，同时大大改善流程或决策甚至拯救生命。
IOT和Industrial Iot（IIT）设备可以位于飞机，无人驾驶汽车，农业领域，水下机器人，在石油钻机和百万分之一的其他地方。许多人很难收集在它创建的位置最有价值的数据 - 并非在被拖回公司数据中心或公共云端之后，那么切成切片，切割和评估。在今天的世界中，有速度快速的可行数据课程。
过时的数据可能会带来灾难性的后果。当自动驾驶汽车需要检测和避开行人时，几毫秒的延迟就会产生影响，因此汽车将继续在本地设备边缘的车载上处理最重要的数据。
同样，当具有面部识别的监视系统尝试识别逃离犯罪时，可能是不可取的，风险危险遍历多个网络的网络路径进出公共云。
Edge是如何进化的
edge是一个IT概念，已经存在了几十年。从大图上看，边缘就像一个智能设备(或智能设备的集合)，最接近以下其中之一:
- 数据中心（您的边缘）中的外部路由器
- 通信网络之间的转换点（网络边缘）
- 使用设备获取计算结果或消费内容的人(设备边缘)
- 一种无人机器(物联网设备)，使用本地计算获得计算结果(设备边缘)
网络之间 - 直到最近，术语“边缘”主要用于通信网络的背景下。在网络缩放中，边缘表示设备 - 通常是路由器（A.K.A多路复用器，网关和可能已附加到路由器的档位）。该设备将本地公司网络联系在广域网（WAN）和/或互联网上。
WAN边缘是并在数据中心，服务器室或布线机中的一个或多个这样的设备，每个设备在一侧都有LAN连接和另一侧的WAN连接。当移动网络起飞时，网络边沿扩展为包括有智能移动设备和网络连接的用户的任何位置。
在用户和网络之间——在我担任Pandora首席信息官的时候，我们从运营我们自己的内容交付网络(CDN)的内容提供商的角度关注边缘概念。作为一个音乐流媒体和互联网广播服务，我们非常关心服务质量。没有人想要在内容流缓冲时听不稳定或有死角的音乐。像Akamai、Cloudflare、Fastly、Netflix等公司运营的cdn使用了许多技巧来加速将音乐和其他媒体传送到联网设备，以避免这种性能下降。
他们使用的主要技术是边缘缓存，这涉及将互联网边缘战略性地放置的多个服务器中的内容的副本存储，以便它们更接近用户。因为物理距离潜伏期和延迟是血管内容，如流音乐源，靠近网络边缘作为潘多拉来缩小用户物理距离到我们内容来源的重要解决方案。他们帮助提高了性能，然后反过来，全部重要的客户体验。
同样，传统的通信服务提供商(CSP)网络也具有优势。因为这些优势对于csp部署具有可靠客户体验的服务至关重要，所以有一个开放网络基金会(Open Networking Foundation)的项目叫做绳，对于中央办公室重新归属为数据中心，使用虚拟化和云原始技术来帮助CSP边缘类似地提供高性能的最终用户体验。
减少延迟和提升性能可能在物联网应用中越来越重要。物联网应用程序的速度可能会影响一个人的健康，安全或决策与CDN所完成的内容以及CSP现在正在与自己的网络一起做些什么。
在物联网应用程序和处理器之间
实时物联网应用突然出现在飞机、海底、自动驾驶汽车、智能公用电表、智能建筑、电线杆上连接网络的监控摄像头等领域。
边缘计算与分析，人工智能（AI）和直接在这些设备中的自动化 - 或在某些情况下，在迷你数据中心附近的情况下 - 几乎立即使数据可操作。例如，考虑该金融交易系统，增强和虚拟现实，监控摄像机，医疗监测器和工业机器人产生大量数据，目前是最有价值的数据。边缘计算尝试在那一刻可用。
将数据传输到传统数据中心或公共云端的大距离中，延迟实时应用程序无法容忍。分析和AI可以捆绑到本地处理中，使得数据几乎与其处理并行地并行相互作用。
在物联网世界中，边缘计算还有其他的次要效益。也许是最重要的，本地处理过滤器数据，减少了通过网络发送到云或数据中心的卷，帮助缓解网络带宽要求和成本。它还降低了云或数据中心的处理资源要求和成本。
如果您的企业正在驾驶小型物联网卷展览，那么这似乎可能是一个微小的考虑因素。但是，根据Statista。使用公共云资源进行存储和聚合分析，卷和成本将快速加起来。
企业如何应对
从管理和安全的角度来看，IT团队是如何拥抱边缘计算的?随着到处都是处理区域，以及数十亿个物联网端点向组织的网络和IT基础设施开放门户，这可能成为一项棘手的任务。
在某些情况下，例如在工厂环境中，需要管理和保护的工业物联网设备可能已经在本地。因此，它们可以根据现有的政策和程序，由当地的系统和人员控制。
除此之外，企业将在传统数据中心提供商，新进入者和电源线之间选择，即电信公司内的新位置。
容器 - 从管理角度来看，智能企业正在管理容器周围的边缘。该方法与工作流变为移动时发生的方法并不是可定义的网络周边。容器采用虚拟机（VM），将其自由应用软件和操作系统从硬件中进行更新。它们提供代码只需要运行的最小值，帮助您不需要被剥削的港口和库。存在许多选项，并且可以与VM或HyperConverged基础架构一起成架。
编排和集成——此外，业界正在努力使内部云环境、边缘云环境和公共云环境的运行方式足够相似，以至于管理分布式环境看起来就像是数据中心的简单扩展。这些努力包括开发云本地工具，使公司能够在任何云环境或边缘环境中构建和运行高度可伸缩的应用程序。最终，应该能够以标准的方式跨私有云、公共云和边缘位置创建集中策略，这样每次引入新设备时，都不需要单独保护它，这可能会引入错误的可能性。
虽然所有这些整合工作尚未完成，但预计今年将取得重大进展。通过一些努力和一些运气，当大规模物联网和边缘计算实现在大多数企业中准备就绪时，这种编排将可用。
这篇文章来自Gigaom的Cio Technology Analyst Cio Technology Analyst，首先出现在下一个杂志，第6期。
Ken Kaplan是Nutanix预测的主编。在推特上找到他@Kenekaplan.。
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