在很久之前,IT 产业就已发现不断逼近的庞大资料冰山,随着物联网 (IoT, Internet of Things) 联机装置的迅速成长,两者已出现冲突的现象,现在,必须是采取行动的时刻了,而边缘运算可能是我们解决即将发生的数据超载危机的最佳机会。

仅是今天一天,全球已增加了2.5艾字节(EB,Exa Byte)的数据。此数据量十分惊人,但是相较于未来,仅是小巫见大巫。根据预测,至 2025 年,每一个月的车辆云端数据传输量,将达到 10 艾字节-仅是单一项应用程序的数据传输量,更不用说我们尚未想到可能会出现的各种新应用程序。

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那么,我们应如何避免数据中心被物联网这一座看不见的资料冰山压垮呢?请思考一下,云端联机不一定够快,即使够快,后端也不一定具有处理 IoT 规模数据的能力。于是,我们很快就能得知,在未来,我们将会被迫选择想要上传至云端的数据。如同思科的 Helder Antunes 曾说过:“在大多数情况下,所有数据都将通过云端与边缘装置的强大稳定带宽上传至云端-此说法根本不切实际。”

边缘运算之始:内容传递网络 (CDN)

边缘运算是近期十分热门的话题,但是,如果我们将其定义稍微扩大一些,就会发现边缘运算其实不是新的科技,例如在 90 年代已存有如同 Akamai(阿卡迈)的内容传递网络 (CDN) 。CDN 是一种将静态内容传送至多个位置,以使信息距离实际使用地点更近一些的方式,且经证实,对于传送串流视讯等内容而言,是十分高效的模式。边缘运算即是依据此做法建立,但是,边缘运算可以让网络边缘的个别节点储存与提供内容服务,以及接收和处理资料。

在云端运算出现之后,此类存在于使用者与云端数据中心之间的智能型节点,开始大幅推动技术发展。此类混搭 (mashup) 的做法,使我们能在发挥云端灵活度与可存取性的同时,提高数据保护及降低内部延迟部署解决方案。

应运而生的转变

在各种新应用程序出现后,我们移动和处理数据的方式也产生了新的需求。自动驾驶汽车、智能家庭和智能制造,都与产生大量实用数据的联机装置有关,但是仅依据传感器的原始数据,无法协助避免塞车、进行厂房设备的预防性维护或收到女儿平安到家的短信通知。这些都需要经过某些类型的处理作业-可能是实时分析、机器学习或其他类型的人工智能。

目前主要是由大型数据中心执行此类处理作业,然而,随着运算资源的需求暴增,此模式已无法满足需求。这些使用个案将会产生更多的数据,而需要超越云端运算能力的更快反应时间。

在目前的所有数据中,仅有 10% 是在云端或数据中心以外的地方处理,Gartner 预测,至 2022 年,所有数据中的 50%,将在其他地方(亦即:边缘)处理。另一项有助于定义未来边缘的动向,是包括美国在内的许多国家均已升级至 5G 移动网络。电信业正在部署或积极考虑在升级网络时,将相邻的边缘微数据中心纳入新建的 5G 行动基地台。

边缘成为兵家必争之地

有各式各样的新技术皆竞相在装置与云端之间卡位,以取得有利的位置,包括微软 Azure 的 IoT Edge、AWS Greengrass、AWS Lambda 以及 Intel 正在协助开发的 Akraino Edge Stack 等。

水平或垂直?

在这些即将问世的边缘技术中,包括涵盖物联网 (IoT) 装置、边缘服务器到云端的垂直解决方案,以及专注于将边缘运算功能整合至广泛装置的水平做法,例如:在容器内执行的应用程序,或在特定基础架构内的各种装置上部署虚拟机监控程序 (hypervisor)。

利与弊

将储存装置和运算资源放在数据源附近,可以大幅减少延迟及需要的云端带宽。安全性呢?这是与各应用程序有关的重要考虑。部分专家认为,边缘运算会限制开放式因特网上的数据传输量,因此可提高安全性,尤其是对于不得将敏感数据带离现场的公司而言,是一大优点。但是,另一方面,不断增加的大量 IoT 装置及个别区隔的基础架构层级(包括边缘服务器),则为有心人士提供更大的攻击表面,因为每新增一个端点,都有可能会使云端的安全性受到威胁,以及提供渗透核心网络的路径。

谁将拥有边缘?

将基础架构从云端移至边缘的另一个议题,是所有权、营运与维护的问题。公司拥抱云端运算的部分原因是云端可大幅减轻管理与维护负担,如果运算基础架构从云端回到边缘,则将由谁拥有及营运呢?

目前,这些问题很难获得明确的答案,因为根本不知道最后是由哪一项技术胜出。可以肯定的只有一件事:无论谁负责掌管未来的边缘数据中心,且无论设施的规模大小,效率都将成为关键。提供超越大型数据中心的运算效率,不是一件简单的事,在可靠性方面也是一样。基于上述原因,没有单一解决方案能满足每一个客户端的边缘运算使用案例,而每一个边缘设施都将需要根据个别的应用客制化。无论规模为何,随着开始将数据输送至边缘,未来的数据中心基础架构-尤其是电源和冷却-都将是攸关成败的关键。

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