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實踐表明，開放式架構平臺可以減少技術蔓延、安全漏洞和成本。

視頻技術如今變得越來越重要，從閉路電視到自動駕駛車輛和無人駕駛飛行器再到邊緣操作，創建、捕獲、復制和消耗的數據量顯著增加。由于產生的數據過多且無法回傳，需要在網絡的邊緣進行預處理。然而，當許多設備同時傳輸數據時會出現問題。將大量設備生成的數據發送到集中式數據中心或云端會產生帶寬和延遲問題。為了使企業數字化轉型計劃取得成功，關鍵是要有能力利用來自任何地方的數據的力量。這就出現了一種更有效的替代方法——邊緣計算的興起。

根據Gartner公司的定義，“邊緣計算是分布式計算拓撲的一部分，其中數據處理位于靠近邊緣的產生或消費這些信息的位置。”該模型背后的想法是用更低的速度處理數據。邊緣計算能夠阻止無關數據向云平臺或數據中心的傳輸，并僅發送所需的相關、可操作的數據。它使計算和數據存儲更靠近收集它的設備，而不是依賴于數百或數千英里之外的數據中心。到2025年，接近75%的企業數據將由邊緣計算節點處理。

然而，盡管物聯網及其網絡潛力在十多年前就出現了，但企業在全面采用的過程中仍面臨各種障礙。企業在情報收集方面面臨的挑戰是復雜性的疊加會導致許多程序過早失敗。

五個關鍵的邊緣計算挑戰

如今的邊緣架構通常包括不同的計算系統、連接和存儲，這是一個邏輯噩夢。每次連接站點或部署設備時都需要有經驗的IT人員。最終，這會導致成本上升和工作延誤，以及許多邊緣計算項目的關閉。

以下概述了許多企業在部署邊緣計算時面臨的五個具體挑戰：

(1)帶寬使用效率低下

如果企業有多個設備共同產生大量數據，可能希望將這些數據存儲在云中，但直接從邊緣設備將原始數據發送到云平臺可能很困難。通常情況下，企業為數據中心提供更高的帶寬，為端點提供更低的帶寬，但邊緣計算正在推動整個網絡對更多帶寬的需求。

(2)速度瓶頸

企業更喜歡連接網絡，例如5G、DSL或衛星，它們優先考慮從云平臺到邊緣的吞吐量，因為大多數應用程序以這種方式工作，而邊緣網絡希望將數據推向另一個方向。因此，上行鏈路速度可能會導致瓶頸。如果使用集中式云平臺來存儲數據并且如果云平臺出現故障，則數據在解決之前變得遙不可及，從而導致潛在的業務損失。

(3)有限的數據控制

由于邊緣計算只處理和分析部分信息，許多企業往往會失去有價值的信息。

(4)無效的安全/隱私

66%的IT團隊將邊緣計算視為對其所在公司的威脅。當數據由不同設備處理時，它可能不如集中式或基于云計算的系統那么安全，這對于了解這些設備周圍的潛在安全漏洞并確保系統能夠完全安全至關重要。

(5)無容器/微服務支持

與傳統的云容器不同，邊緣容器可以并行部署到地理上不同的存在點(PoP)，但由于許多容器分布在許多地區，因此需要仔細規劃和監控。

對開放式架構持開放態度

最高效的邊緣解決方案集成了三個組件，其中包括計算、連接和存儲。目前，邊緣解決方案專注于特定的應用用例，當沒有其他系統到位時，這是一個理想的選擇。要使邊緣計算成為新標準，它需要提供支持新系統和包含遺留系統的靈活性。

克服這些障礙的最佳方法是采用開放式架構平臺，以減少技術蔓延、潛在的安全弱點和風險以及成本。最小化系統架構的復雜性是關鍵。開放邊緣架構的基礎是模塊化和開放性。必須能夠連接到任何網絡或通信設備接口，例如蜂窩、Wi-Fi、LoRA或GPS，以及能夠將多個獨特的軟件堆棧作為同構實體運行，其中包括防火墻、機器學習、遙測或數據分析。

有助于緩解上述五個邊緣部署挑戰的開放式架構的關鍵功能包括：

• 虛擬化：消除對不同計算資源的需求。可以共享和分割單個計算平臺，以確保所有應用程序(包括新舊應用程序)的安全運行。特別是傳統應用程序可以節省開發資金和時間，并提供跨網絡的統一性，因此虛擬化是關鍵。
• 加強安全性：選擇提供必要的合規性和安全性認證并且可以在任何環境中表現良好的硬件合作伙伴。
• 多運營商支持：通過與多個承載類型(如多個公共和私人移動網絡運營商、Wi-Fi提供商和衛星提供商)合作，最大限度地減少連接丟失的風險。
• 專用連接：實施覆蓋網絡。無論回程提供商如何，始終可以使用通往云平臺和SaaS應用程序的安全路徑。
• 最小權限原則：實施對數據、控制和管理平臺進行分段的安全協議。例如，數據科學家可以訪問機器智能，IT可以管理安全性，而企業的首席信息官可以管理邊緣節點。

簡化邊緣推出

邊緣計算能夠為各行各業(尤其是自動駕駛汽車)更快、成本更低、更安全的運營提供可能性。然而，如上所述，智能邊緣的推出可能具有挑戰性。這就是為什么選擇采用開放式架構模型方法如此重要的原因。借助開放式架構，可以輕松地展示邊緣計算可以安全、高效和有效地推出，并推動一系列行業領域的創新。