我们所知道的互联网反映了具有哑终端的旧主机设计：数据路径几乎完全适用于从中心位置进入网络的数据。无论是你的终端是iPhone还是绿色文本，都没什么区别，因为快速管道一直处于停机状态，只有相对较少的数据被发送出去。
物联网的到来有可能会扭转局面。物联网的出现意味着有大量的端点设备，它们不是数据的消费者，而是数据的生产者，而且这些数据都是必须被处理的。这意味着大量数据需要透过狭窄的管道传送到数据中心。
例如，自动驾驶汽车每天可生成4TB数据，主要来自其传感器，但根据Vertiv全球边缘和集成解决方案副总裁Martin Olsen的说法，96％的数据被认为真实但无关紧要。“这是最后的4％相关但不正确的的数据。这也是我们想要在其他地方采取的数据，“他说。
那么这是否意味着需要大规模投资重新构建您的网络，以便将“更胖”的管道引入数据中心？或者边缘计算的出现是否可以在网络边缘进行大量的数据处理来减轻中央数据中心的负担？
什么是边缘计算？
边缘计算是一种分散的数据处理过程，专门用于处理物联网产生的数据。在许多情况下，计算设备被存储在一个实体容器或模块中，大约有一个货运集装箱那么大，它位于一个蜂窝塔的底部，因为数据来自那里。
边缘计算主要用于摄取，处理，存储和向云系统发送数据，只有相关的数据才能通过网络发送。
如果Olsen所说的那4％的数据可以在网络边缘而不是在中央数据中心进行处理，那么它可以减少带宽需求，并且比发送到中央服务器进行处理的速度更快。所有主要的云提供商（如AWS，Azure或Google Compute Engine）都提供物联网服务并处理发送到用户终端的内容。
在许多情况下，边缘可以处理并丢弃不需要的数据。由于云提供商根据他们处理的数据收费，因此减少他们发送的处理数量符合客户的经济利益。
“我们需要在网络边缘进行更多计算。这带来了深刻的变化，但有趣的是，虽然我们会看到更多的数据产生在边缘，但是用于网络边缘计算的设备数量却非常有限，要普及还有很长的一段路要走，“Olsen说。
“边缘数据中心倾向于聚合数据，并执行驱动功能，在低延迟的情况下给出答案。”Equinix业务开发副总裁Jim Poole说。“现在大多数公司仍在做在中心位置聚集这些边缘位置的元数据，然后再进行机器学习和分析。”
思科负责企业网络和物联网营销的副总裁Prashanth Shenoy认为，应该将更多的计算推向边缘。
“计算已经比网络更便宜，更快，这表明计算现在应该处于边缘，”他说。“此外，如果带宽非常宝贵，或者用户位于偏远地区（如离岸或矿山），而且也没有连接到数据中心，则需要在边缘进行计算和分析。”
边缘网络中的人工智能
Deloitte技术，媒体和电信中心执行董事Jeff Loucks表示，减少数据负载的另一个重要因素是在边缘网络中使用人工智能。
“在边缘网络中使用AI来减少数据中心所需的数据。当您想到收集自动驾驶汽车产生的所有数据时，即使您将管道做得更大，仍然需要处理大量数据。因此，添加AI将是关键，“他说。“我们已经在低成本设备中看到了机器学习算法，比如一个安全摄像头可以分辨猫和入侵者之间差异。我们不需要高成本设备，只需要低成本和边缘设备上的算法。“
5G为边缘网络助力
使物联网可以蓬勃发展的另一个因素是5G无线技术的出现。Wi-Fi在某些情况下是有用的，比如工业物联网，齿轮处于类似于工厂地板这样封闭或相对封闭的空间中，在这种情况下，Wi-Fi接入点可以处理通信。但是对于许多场景而言，Wi-Fi并不能提供足够的范围或吞吐量，尽管未来可能会采用像802.11ax这样的新型高速协议。
对于户外物联网，如自动驾驶汽车或工业工地或海上石油钻井平台等远程站点，蜂窝网络是首选网络，无论是在范围还是吞吐量方面。这就是边缘计算容器放置在蜂窝塔的位置的原因。
5G，目前正在美国试用，预计从明年开始推出，其设计考虑了商业用途，而不是因为3G和4G的消费者关注度更高。5G比4G快20倍，峰值下载速度是20Gbits/sec，而4G只有1GBit / sec。
“在增加可以发送的数据量的情况下，5G技术是非常有用的，”Loucks说。“管道可能更大，因此它会增加双向流动的数据量。对于需要很高精度的工业应用程序，5G也有帮助，因为它可以减少延迟。在存在延迟问题的地方，5G将有助于纠正这一点。“
“5G绝对是这种架构发挥作用的关键，”Olsen说。“由于带宽和延迟，今天互联网流量中只有很小的一部分都流过无线网络。我们都希望拥有更具移动性，高容量的网络。目前4G无法处理这些流量并且解决速度也很慢“。
但Equinix的Poole并没有完全以5G作为解决方案出售。“业界尚未表现出对超低延迟应用的需求。只有极少数用例需要低于5毫秒的延迟，“他说。
谁来支付边缘网络的成本
从边缘计算基础设施的成本开始，将计算转移到边缘有几个挑战。拥有所有计算设备的边缘网络容器并不便宜，所以问题是，谁来支付它们？
“现在商业模式尚不清楚，”Olsen说。“他们有眼光，但目前尚不清楚他们是如何从中赚钱的。也许Uber或保险公司可以资助它。但最大的挑战是如何将其货币化。
Olsen还认为数据中心必须增长，才能存储所有进入的数据，即使生成的数据很少。“很多人说边缘是云数据中心的尽头，但我很难说。因为没有理由相信不再需要企业数据中心，“他说。
“确实需要更多的资源。即使以网络生成的数据量的个位数百分比计算，当您接触到安全性和保密性之类的东西时，所有这些[额外的数据]也必须存储在某个地方。对于长期存储，您可以返回并查看此数据来进行分析。“他补充道。
Poole说，一些早期的边缘计算采用者正在重新设计他们的数据中心，以供长期计算使用。“IT部署模型被颠倒了。现在，边缘无处不在，企业数据中心被重新用于长周期分析。金融服务公司已经将他们的日常交易工作转移到Equinix，并使用他们自己的数据中心进行长期的分析，“他说。
原文发布时间为：2018-09-21
