边缘计算还是云计算？确定工作负载位置的6个因素

作者：Harris编译 2018-09-17 09:44:05

云计算

边缘计算 IT发展就像大陆漂移一样可预测：由于不断变化的需求和技术进步，计算的重心每隔几十年从中心到边缘再次移动，其中包括物联网。

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IT发展就像大陆漂移一样可预测：由于不断变化的需求和技术进步，计算的重心每隔几十年从中心到边缘再次移动，其中包括物联网。

物联网不仅会产生大量的数据，而且这些数据通常也必须以快速的方式进行。调研机构IDC公司估计，40%的物联网数据将在其诞生时被捕获、处理和存储。虽然调研机构Gartner公司估计云端或企业数据中心之外的数据量将从现在的10%增长到2022年的55%。

那怎么弄清楚到底在哪里呢?

1.谁需要它?物联网。制造商和公用事业公司已经在跟踪数百万个数据流，并每天产生数TB的数据。机器数据也能够以极快的速度运行，振动系统每秒可以产生超过100,000个信号，并以疯狂的数量交付。

但每个人都想要不同的数据削减。澳大利亚***的公用事业公司澳大利亚燃气公司在其诊断中心每五分钟跟踪45,000个数据流。一些人被监测水坝水位的人跟踪。其他人分析需求。很多用户都们于资产附近，因此将数据保存在那里是有意义的。

***的选择：首先查看用例场景。有可能，每个工作负载都需要云计算技术和边缘技术，但边缘的规模可能比预期的要大。

2.他们迫切需要它吗?我们都已经习惯了Netflix的等待播放进度，它告诉电影只有17%加载。但想象一下，当回家时，灯光亮度是否达到了17%?公用事业、制造商和其他工业公司在实时世界中运营。任何数量的网络延迟都是一个紧迫的问题。

CAISO是加利福尼亚州的电网运营商，每四秒钟就会收到有关该州电力状况的***信息，这一直接性水平为采用更多可再生能源铺平了道路。同样，DTE Energy公司有望通过新的电网传感器每年减少客户6万分钟的停电时间。经验法则：如果中断无法摆脱，请采用边缘计算。

3.问题有多复杂?这是最重要、***挑战性的因素。企业是在检查一些数据流来解决诸如优化传送带之类的直接问题，还是在多个设施中比较数千条线路?

大多数预测性维护问题实际上是在边缘解决的：为人们提供一些数据流，他们可以解决这个问题，不需要云计算。

例如，田纳西州市政水区公用事业部分泄漏损失了32%的水。两名员工想出了一种只用几个数据点来查明泄漏的方法。在三年内，WHUD已经挽回了超过250万美元浪费水资源的损失。

加拿大焦油砂采矿公司Syncrude公司每年节省2000万美元，因为员工再次查看当地数据，发现造成卡车发动机损坏的原因。

4.想和谁分享?企业越来越多地将共享数据：大型电力消费者将在其数据中打开一个净化门户网站，以便公用事业公司可以实时计划电力负荷(并获得自己的缩减费用)。供应链将变得更加流畅。

数据共享可以从边缘开始，但最终将不得不依赖于混合云。随着分享变得更加引人注目，问题将会出现，权力的平衡将不可避免地再次发生变化。

5.人身安全也在线上吗?当IT经理考虑安全性时，他们会考虑防火墙和病毒。当因素楼层的工程师和其他物联网员工，他们将成为物联网的***消费者和用户，在考虑安全性时，他们会考虑火灾和爆炸。

海上钻井平台通信中断的风险远远超过将所有必要的计算资产放在平台本身上的成本效益。进行风险回报评估。

6.费用是多少?假设数据并不紧急，它不会影响安全性，而且超过当地工程师团队需要的数据。会把它发送到云端吗?这取决于成本。鉴于***款智能手机的应用情况一样，2003年有太多公司像青少年一样对云计算做出了回应。在其成本账单到来之前，一切似乎都没问题。

Wikibon的David Floyer发现，风电场的基本报告带宽成本可能会在三年后成为负担。然而，然而，LTE和私人网络的出现可能会开始改变这一局面。

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