採用邊緣計算的6個理由
每種情況都是獨一無二的。然而，可以確定的是，雲計算和邊緣計算之間的平衡可能會推動未來的物聯網架構。
為什麼公司應該把邊緣計算作為一種戰略?edge為資訊體系結構引入了自己的複雜性形式，但同時，它有助於為今天的計算環境帶來更大的速度和安全性。
這是德勤(deloitte)的話，該報告列舉了將處理和資料轉移到edge的一些好處。報告的作者肯卡羅爾(kencarroll)和馬赫什錢德拉穆利(maheshchandramouli)表示，多達55%的物聯網資料可能很快就可以在資料來源附近處理，無論是在裝置上還是通過邊緣計算。
carroll和chandramouli指出，隨著企業向邊緣計算方向發展，有許多優勢可以實現。他們指出，從邊緣部署中可以看到至少六個好處：
1)延遲：這可能是最引人注目的用例。carroll和chandramouli指出：「在資料生成與決策或行動之間保持盡可能小的延遲對於保持組織的敏捷性至關重要。」「由於資料生成後(通常在幾毫秒內)就可能變得毫無價值，因此通常認為組織將資料轉換為洞察力然後轉化為行動的速度至關重要。在乙個只有雲的世界中，資料最終會傳輸數百英里甚至數千英里，因此在延遲對於解決方案至關重要的地方，邊緣計算可能成為關鍵。
2)頻寬的可用性和使用：雖然近年來頻寬已大大提高，但這仍不能跟上現在通過網路湧現的海量資料。「使處理過程更接近資料來源可以幫助均衡方程式-本地處理(包括壓縮，過濾和優先順序劃分)可以幫助有效地利用可用頻寬。」
3)避免連線中斷：許多iot裝置和系統具有本地處理和儲存功能，因此不需要更廣泛的連線。此外，並非每個人都可以訪問穩定的網路連線，並且諸如風暴之類的事件可能會破壞連線。德勤的作者表示:「在網路連線問題發生時，在邊緣提供功能有助於確保應用程式不會中斷。」
4)安全性和私密性：然後，在分散的位置分發資料，以及在本地維護資料而不是通過網路傳送資料，這是固有的安全性。「使用一種輻射狀的雲/邊緣架構形式可以幫助將裝置機密本地化或劃分為多個節點，而不是將所有機密儲存在乙個地方，從而有助於提高安全性。」
5)資料規範化和過濾：許多物聯網裝置和系統生成大量資料流，這在傳輸網路和集中式系統時給網路和**系統帶來了巨大的負擔。可以對本地裝置進行程式設計，以過濾掉相關資料以傳遞到網路。此外，許多裝置還具有自己的資料協議，這可能很難從集中位置進行管理。邊緣的資料標準化或同質化通常與過濾和其他資料壓縮功能相結合，因此也有助於更有效地利用可用頻寬。
6)更簡單、更便宜的裝置：在集中位置耗盡計算週期通常很昂貴。carroll和chandramouli指出：「閘道器和邊緣伺服器實現了更簡單、更便宜的裝置，因為資料儲存和處理被傳輸到閘道器或邊緣伺服器，而不是嵌入到感測器或裝置中。」
沒有正確的方法來實現edge和集中式計算的混合，德勤的合著者也沒有低估edge裝置網路維護的成本和複雜性。他們指出：「邊緣處理是高度分散的，通常包括遙遠或難以訪問的位置，包括辦公室、工廠、校園、管道，以及各種遠端現場站點中的感測器/執行器和閘道器。」「所有這些邊緣節點都具有韌體、作業系統、某種形式的虛擬化和容器以及已安裝的軟體，其中一些由製造商提供，而某些由解決方案提供商提供。」
儘管如此，在延遲、可伸縮性和增加資訊訪問方面的好處可能會超過維護邊緣系統的複雜性。carroll和chandramouli說：「物聯網解決方案應該盡可能簡單，而不是更簡單。」相反，它應該只複雜到它需要的程度，而不是更複雜。這些看似簡單，但卻至關重要的要點，會對解決方案的成功產生影響。每種情況都是獨特的。不過，可以確定的是，雲計算和邊緣計算之間的平衡很可能會構成未來的物聯網架構。」
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