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边缘数据中心有效应对数据泛滥

warkiz / 1312人阅读

摘要:为了保持竞争力,全球数据中心供应商必须履行对数字化转型的承诺,包括云存储和处理来自物联网设备的大量数据。边缘计算解决方案旨在通过园区网络蜂窝网络数据中心网络或云计算的分散式扩展为数据中心和云计算服务提供补充。

不断增长的数据

随着云计算、数字媒体、5G的迅猛发展和物联网的广泛应用,组织需要随时随地满足即时处理数据的需求。物联网连接的人员、设备、传感器的数量预计将超过万亿。物联网设备涵盖了消费类电器、智能工业机器,甚至自动驾驶汽车,正以前所未有的数据量和速度迅速淹没现有的互联网基础设施。根据调查机构Gartner公司的研究,数据爆炸将对网络和IT基础设施提出巨大的需求,成为新架构范例的主要驱动力,而这种新架构范例通常被称为边缘计算。它将把数据生产和计算的处理从大型数据中心转移到边缘。

人们对数据的需求不断增长,对即时数据的需求正促成一场技术革命。这一切正改变着计算世界——与技术的交互方式,计算行业的基础设施,满足数据存储和处理的速度等等,因为数据需求正以指数级的速度不断增加。数据的这种转移和由此产生的流量对数据中心行业产生了巨大的影响。延迟和性能成为组织衡量数据中心的共同标准。而边缘成为服务和消费之间的最低延迟点。这意味着组织的内容尽可能贴近人们的眼球,云计算游戏平台尽可能靠近游戏玩家,组织应用程序和工作负载尽可能靠近用户,物联网数据聚合点尽可能靠近传感器。而以更快速度到达边缘的服务提供商将提供差异化的用户体验,从接近用户上获得性能的实质性好处,也获得更接近客户的附加效率和经济效益。

为了保持竞争力,全球数据中心供应商必须履行对数字化转型的承诺,包括云存储和处理来自物联网设备的大量数据。根据希捷公司委托进行的DataAge 2025调查研究,2018年影响数据中心空间的趋势说明,边缘计算通过部署指导方向、结构的网络解决方案来改变对数据中心距离的需求,同时满足设施的不同需求,以优化和管理基础设施和数据中心运营的功能。

边缘计算和支持SDN的数据中心只是说明数据与保护和实现通信的数据中心之间相互依赖的一些趋势。对于内容永不满足的需求和持续的信息收集,以及对该信息的处理也推动了对新型互联网的需求,其中包括更分散的网络架构。优化数据中心和网络基础设施会影响数据创建和使用的数量、速度和首选位置。数据需求的增长已经表明需要强大的互联网基础设施和即时可访问的数据中心,从核心到边缘和微边缘,支持、存储和互连几乎每个设备的数据。

迁移到边缘数据中心的数据

许多为人力资源、客户管理和业务流程模块提供基于云计算的业务应用程序的全球性公司已进入边缘数据中心市场,以优化终端用户的体验。在业务中,许多场景需要立即访问从资产管理、流程优化和预测分析到超链接世界中供应链管理实时需求的数据。

因此,行业专家认识到边缘计算是一种可以补充和取代传统云计算的新型计算架构,并大量增加更多的边缘数据中心。边缘计算背后的基本思想是将计算和存储资源分布到数百万甚至数十亿个不同位置的设备中,以提供满足日益增长的数字应用和服务需求所必需的分布式支持。边缘计算解决方案旨在通过园区网络、蜂窝网络、数据中心网络或云计算的分散式扩展为数据中心和云计算服务提供补充。

通过边缘计算增强数据中心的能力

根据调研机构IDC公司的数据,用户对数据的需求将在2019年继续上升,而随着科技的进步、行业的兴衰、数据的流动,计算服务的结构也将发生变化。推动数据消费需求的是边缘计算。定义分布式边缘计算的移动可以简化为几个战略优势:速度、容量、效率、成本和响应能力。

根据Gartner公司的另一份报告,到2022年,它所需的边缘计算和分布式架构将成为所有数字业务的必要解决方案。40%的大型企业将边缘计算原则上纳入2021年的规划项目,与2017年的不到1%相比显著上升。边缘计算可以支持商业生态系统,该生态系统在快速数据和实时整体管理方面蓬勃发展。

面临边缘计算的中断

从基于云计算的中央计算网络转向更加分散的边缘计算模型的影响是深远的,特别是相对于部署在边缘的各种设备的需求。正如从大型机到基于个人电脑的客户端-服务器架构的转变对技术行业产生的巨大影响一样,从基于云计算的模型向物联网驱动的边缘计算环境过渡将产生巨大影响,并要求企业适应快速变革的速度。

边缘计算对端点设备(诸如网关和边缘服务器等一系列新的中间设备)将提出更多要求,这些设备将支持完整的边缘计算环境。这些设备需要相当大的内置计算和存储能力来处理应用程序和工作负载。边缘计算将继续把工作负载传递给云计算,但长期目标是在多个不同边缘元素之间分配工作负载。

在一个颠覆和不断改进的技术行业中,数据中心不断响应变革和创新。其颠覆性趋势正在提高生产力、灵活性、价值和数据中心能力。这些趋势带来了令人兴奋的潜力,现在是考虑边缘计算和数据中心如何影响组织运营的时候了。

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