边缘计算是IT领域最热门的话题之一。市场在多年来专注于云计算、“云”之后，现在企业急需理解边缘计算的具体内容，最重要的是，如何解决新的分布式计算体系架构的实施问题。
实际上，边缘计算和云计算之间的对比更具理论意义而非实际性，因为它们之间不是冲突的，是相辅相成的。为了更好地理解边缘计算与云计算之间的关系以及它们会带来什么好处，要回到一个问题上：边缘计算的概念是如何产生的？
云计算是通过将IT资源集中在集中式的中来简化业务，对于许多应用程序而言，这种集中化在可扩展性和IT管理方面具有很大的优势，这也解释了云本身巨大成功的原因。
然而，集中化并不总是一个理想的解决方案。要与云或企业数据中心进行通信（即使用其服务并与“云”之间传输数据），必须与其建立稳定且可执行的连接，但在多种IT中，人们无法总是与云或企业网络连接的稳定性。
边缘计算的基本概念源于这种现象，简单地说：当无法依赖于自己的数据中心或云中的集中式IT资源时，解决办法是将处理资源转移到网络的外围，更靠近其用户。尽管边缘计算的概常与物联网应用程序相关联，但其还适用于许多其他的场景。
边缘计算的影响范围正在逐步扩大。如今，有些应用程序已经更加接近企业的IT日常业务，甚至是更接近于消费者的日常生活。
简而言之，对于IT基础架构来说，”弹性”是能动态地适应所需工作负载的能力，并确保在所有过程中始终具有最大的运行可靠性。考虑到这一点，采用边缘计算的解决方案不仅仅解决了与数据中心和云之间连接缺乏的问题，也使IT更加可靠和高效，确保无论与其他外部资源的连接如何，都可以正常地工作。
例如，全球工业4.0正在走边缘计算的道。在工业物联网中，机器将拥有越来越多的传感器，能够检测运行状态以及管理与生产过程相关的大量数据，将计算资源直接重新分配到工厂。这具有许多的优点：在紧急情况下立即进行干预，实时修改系统的操作，应用预测性功能等。
除了物联网之外，边缘计算模型可以应用于大公司各个分散点的简单的IT管理。通过将其运行所需的处理资源放在一个，可以站点本身始终能够以最高性能平稳地运行，因为内部用户会对其进行“查看”。相反，依赖于企业数据中心的传统IT架构的分散点更容易受到。
边缘计算体系结构也跟内容分发网络(CDN)相关。在这些应用程序中，用户可以使用内容，而不会中断或过度等待下载，这是至关重要的一点，否则用户体验就会很差。只有当内容在地理上靠近其用户并且可通过宽带连接访问时，才有可能做到这一点。使用集中式体系架构不可能实现这一点：管理它们的内容和计算资源必须重新部署到更广泛网络的外围节点。
重要的是要理解边缘计算不是一个特定问题的技术解决方案，它是一种真实的体系架构模型，在许多类似于所描述的用场景中逐渐被采用。从长远来看，边缘计算会成为主流趋势，因为当今市场上许多的技术和业务发展只能由边缘计算提供支持。
例如人工智能，越来越多的功能将自动委托给机器学习算法，但许多机器学习是分散的，所以大量的IT资源将会被重新部署到它们的外围。智能建筑也需要边缘计算，因为建筑管理系统的运行和反应时间完全取决于与云的连接情况。这同样适用于智能家居市场。
这就是边缘计算和云计算不相互的原因。我们正朝着它们共存的方向发展着，其中一些功能和应用程序仍将是云的，其他的功能越来越可能被委托给边缘计算体系架构，以其可靠性和性能。
每个应用案例都有自己的特定需求，这取决于处理的分散程度、正在运行的设备、所需的计算能力，要管理的数据量等或多多少的技术参数。如果要进行粗略的分类，最简单的边缘计算是基于控制有限的单个设备，例如工厂或建筑物。这些设备是传统工业网关的后代，它们具有高处理能力，且易于安装和管理。
在复杂性方面，所谓的微型数据中心，即具有一个或多个标准机架的系统，可以购买已预先配置了所有必要组件（机柜，服务器，存储，网络等）。这具有巨大的优势：预先配置的数据中心通常由用户企业的技术合作伙伴根据具体使用场景的需要进行研究，对那些购买它们的人来说，仍然只是将其连接到数据中心和电网上。
微型数据中心通常不那么“微观”。它们可以通过十几个机架进行配置，这些机架可以支持要求严苛的应用，例如扩展地理区域的流式多内容或者是分散但重要的公司数据处理。
谈到数据中心，大家首先会考虑到计算，存储和网络的组件。然而，在边缘计算方面，必须同样关注企业经常考虑较少的一些因素：电源、、管理。这主要有两个原因：如果没有边缘计算的可靠性，通常不可能谈到IT弹性，分布式架构的管理比单个数据中心的管理更复杂。
无论是单个设备还是微型数据中心，分布式计算在任何情况下都必须与电源管理和系统集成，这些系统可根据特定需求进行标注。除此之外，还需要进行彻底的预防工作，分析正在创建的边缘计算的需求，分析最终解决方案及其各种配置的定义。
方面与软件状态有关，但当然，它与电源也有关。管理平台，提供了所有分布式架构的统一和集成愿景，显示各个节点的运行状梦见吃面条态。这适用于任何IT，但更适用于边缘计算，因为外围通常没有IT人员在现场，无法控制系统的正常运行并在需要时进行干预。因此，必须将这种“智能”转移到软件方面。返回搜狐，查看更多