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随着边缘计算被越来越多地用于处理物联网所产生的数据洪流，企业数据中心的功能将转为长期处理数据聚合与分析。
正如我们所知道的，互联网完全照搬了老式大型主机配简易终端设备这样的设计架构。数据路径几乎完全是针对从网络中心位置下行的数据。你使用的是iPhone还是绿色文本终端并不重要，快速通道总是处于下行状态，因为上行的数据相对较少。
物联网时代的到来可能将改变这一局面。物联网意味着将有大量的端点设备出现，它们不是数据的消费者，而是数据的生产者，这些数据必须要被处理和执行。这也意味着将有大量数据会通过狭窄的通道上行至数据中心。
例如，自动驾驶汽车每天可生成4TB数据，这些数据主要来自传感器。不过，云计算解决方案提供商Vertiv的全球边缘和集成解决方案副总裁Martin Olsen认为，虽然其中96%的数据是正确的，但却可能是不相关的。他说：“最后4%的数据虽然不正确，但是却关系密切。而这些正是我们希望在其他地方采集的数据。”
那么这是否意味着要大规模投资重新改造网络架构，为数据中心引入更为宽敞的通道？亦或是边缘计算的出现能否通过在网络边缘进行大量处理工作从而减轻中央数据中心的负担？
什么是边缘计算
边缘计算指的是去中心化的数据处理，是专门为处理物联网生成的数据而设计的。在许多情况下，计算设备被放置在集装箱大小的物理容器或模块中，它们位于信号发送塔的底部，因为数据从这个地方过来。
边缘计算主要用于接收、处理、存储和向云系统发送数据。这就相当于是小麦与谷壳分离的边缘，只有相关的数据才能被发送到网络中。
如果Olsen所提到的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，那么这样就可以减少带宽需求，并且能够比将数据发送到中央服务器进行处理做更快的响应。所有主要的云提供商（如AWS、Azure或谷歌计算引擎）都提供物联网服务，能够处理发送给他们的数据。
在许多情况下，边缘能够丢弃不需要的数据。由于云提供商是根据他们处理的数据量进行收费的，因此减少向他们发送需要处理的数据也符合客户的经济利益。
Olsen认为：“我们需要在网络边缘进行更多的计算，这将带来深刻的变化。有趣的是，虽然我们会看到有更多数据在边缘生成，但是需要远距离传输的数据量却非常有限。”
Equinix公司的业务开发副总裁Jim Poole称：“边缘数据中心将用于聚合数据，并执行加速功能以提供低延迟的响应。大多数公司目前的做法仍然是在中心位置聚集来自所有边缘位置的元数据，以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。
他指出：“与网络相比，计算已经变得更为便宜且更为迅速，这表明计算现在应该被放置在边缘。此外，如果带宽非常宝贵，或者用户位于偏远地区（如海上或矿山）而你又没有办法保持持续连接，那就更需要在边缘进行计算和分析。”
边缘网络上的人工智能
德勤的科技、传媒和电信行业中心执行董事Jeff Loucks表示，减少数据负载的另一个关键要素是在边缘网络中使用人工智能。
“在边缘网络中使用人工智能将减少数据中心所需的数据。在对自动驾驶汽车收集所有的数据进行研究时，即使将通道做得再大，你仍然需要处理大量数据。因此，添加人工智能非常关键。我们已经在低成本设备中看到了机器学习算法，如能够分辨猫和入侵者之间差异的安全摄像头。我们不需要高成本设备，只需适合低成本和大量使用设备的算法。”
5G无线技术可为边缘网络提供帮助
使物联网数据洪流变为可管理的另一个要素是5G无线技术的出现。Wi-Fi在某些场景下非常有用，例如在工业物联网中设备常处于工厂车间等封闭且相对受限空间内，這时Wi-Fi接入点可以处理流量。但是对于许多场景而言，尽管Wi-Fi未来可能会采用像802.11ax这样的新型高速协议，但是它们并不能提供足够的覆盖范围或吞吐量。
对于户外物联网，如自动驾驶汽车、工地或海上石油钻井平台等远程站点，蜂窝网络在覆盖范围和带宽方面是首选网络。这也是为什么将边缘计算设备放置在手机信号塔上的原因。
5G无线技术目前正在美国试用，预计从明年开始将大规模启用，其设计时考虑到了商业用途，而不是像3G和4G那样将重心放在了消费者身上。5G比4G快20倍，峰值下载速度为每秒20Gb，远超4G的每秒1Gb的峰值下载速度。
Loucks称：“5G对于增加发送数据的数量大有帮助。由于通道更为宽阔，因此它们会增加双向流动数据的数量。此外，5G还可以减少延迟，这将为那些需要很高精度的工业应用程序提供帮助，因为它们的延迟非常低。在有延迟问题的地方，5G也将有助于消除这一问题。”
Olsen表示：“为了让这种架构发挥作用，5G绝对关键。由于带宽和延迟问题，今天互联网流量中只有很小一部分走的是无线网络。我们正变得更具移动性，并希望拥有更高的容量，而4G已经无法处理所有这些流量，也无法解决速度问题。”
不过Equinix的Poole并没有完全将5G视为解决方案。他说：“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。虽然不要轻易说不，但是目前市场上可能还没有任何东西需要那种级别的延迟。”
边缘网络的费用
从边缘计算基础设施的成本开始，将计算转移到边缘就面临着多个挑战。安装了所有计算设备的边缘网络集装箱并不便宜，那么问题来了，谁来支付这些费用？
Olsen说：“现在商业模式尚不清晰。企业有自己的想法，不过目前还不清楚他们是如何从中赚钱的。也许为了查看你是如何开车的，优步或保险公司会资助他们。但是最大的挑战还是如何将它们货币化。”
Olsen认为数据中心必须大幅度扩容才能存储所有流入的数据，即便是非常琐碎的数据。他说：“很多人认为边缘计算是云数据中心的终结者，但我并不认同这种说法。没有理由相信未来不需要企业数据中心的说法。”
“未来还将有更多的需求。即使在百分比方面不高于网络生成数据的10%，但是当涉及到安全和隐私等问题时，所有这些（额外数据）也必须存储在某个地方。长期存储数据的好处不言而喻，你可以回过头来查看这些数据并进行分析。”他补充道。
Poole则指出，一些边缘计算的早期使用者正在重新利用他们的数据中心进行长期计算。他说：“IT部署模式已经调过头来了。现在边缘正变得到处都是，企业数据中心被重新用于长周期分析。金融服务公司将他们的日常交易工作转移到Equinix平台上，并使用自己的数据中心进行长周期分析，这是他们仍然必须要做的工作。”
本文作者Andy Patrizio为自由撰稿人，现居加利福尼亚南部，从事计算机行业已经有20年时间。
原文网址
https：//www.networkworld.com/article/3291790/data-center/how-edge-networking-and-iot-will-reshape-data-centers.html
正如我们所知道的，互联网完全照搬了老式大型主机配简易终端设备这样的设计架构。数据路径几乎完全是针对从网络中心位置下行的数据。你使用的是iPhone还是绿色文本终端并不重要，快速通道总是处于下行状态，因为上行的数据相对较少。
物联网时代的到来可能将改变这一局面。物联网意味着将有大量的端点设备出现，它们不是数据的消费者，而是数据的生产者，这些数据必须要被处理和执行。这也意味着将有大量数据会通过狭窄的通道上行至数据中心。
例如，自动驾驶汽车每天可生成4TB数据，这些数据主要来自传感器。不过，云计算解决方案提供商Vertiv的全球边缘和集成解决方案副总裁Martin Olsen认为，虽然其中96%的数据是正确的，但却可能是不相关的。他说：“最后4%的数据虽然不正确，但是却关系密切。而这些正是我们希望在其他地方采集的数据。”
那么这是否意味着要大规模投资重新改造网络架构，为数据中心引入更为宽敞的通道？亦或是边缘计算的出现能否通过在网络边缘进行大量处理工作从而减轻中央数据中心的负担？
什么是边缘计算
边缘计算指的是去中心化的数据处理，是专门为处理物联网生成的数据而设计的。在许多情况下，计算设备被放置在集装箱大小的物理容器或模块中，它们位于信号发送塔的底部，因为数据从这个地方过来。
边缘计算主要用于接收、处理、存储和向云系统发送数据。这就相当于是小麦与谷壳分离的边缘，只有相关的数据才能被发送到网络中。
如果Olsen所提到的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，那么这样就可以减少带宽需求，并且能够比将数据发送到中央服务器进行处理做更快的响应。所有主要的云提供商（如AWS、Azure或谷歌计算引擎）都提供物联网服务，能够处理发送给他们的数据。
在许多情况下，边缘能够丢弃不需要的数据。由于云提供商是根据他们处理的数据量进行收费的，因此减少向他们发送需要处理的数据也符合客户的经济利益。
Olsen认为：“我们需要在网络边缘进行更多的计算，这将带来深刻的变化。有趣的是，虽然我们会看到有更多数据在边缘生成，但是需要远距离传输的数据量却非常有限。”
Equinix公司的业务开发副总裁Jim Poole称：“边缘数据中心将用于聚合数据，并执行加速功能以提供低延迟的响应。大多数公司目前的做法仍然是在中心位置聚集来自所有边缘位置的元数据，以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。
他指出：“与网络相比，计算已经变得更为便宜且更为迅速，这表明计算现在应该被放置在边缘。此外，如果带宽非常宝贵，或者用户位于偏远地区（如海上或矿山）而你又没有办法保持持续连接，那就更需要在边缘进行计算和分析。”
边缘网络上的人工智能
德勤的科技、传媒和电信行业中心执行董事Jeff Loucks表示，减少数据负载的另一个关键要素是在边缘网络中使用人工智能。
“在边缘网络中使用人工智能将减少数据中心所需的数据。在对自动驾驶汽车收集所有的数据进行研究时，即使将通道做得再大，你仍然需要处理大量数据。因此，添加人工智能非常关键。我们已经在低成本设备中看到了机器学习算法，如能够分辨猫和入侵者之间差异的安全摄像头。我们不需要高成本设备，只需适合低成本和大量使用设备的算法。”
5G无线技术可为边缘网络提供帮助
使物联网数据洪流变为可管理的另一个要素是5G无线技术的出现。Wi-Fi在某些场景下非常有用，例如在工业物联网中设备常处于工厂车间等封闭且相对受限空间内，這时Wi-Fi接入点可以处理流量。但是对于许多场景而言，尽管Wi-Fi未来可能会采用像802.11ax这样的新型高速协议，但是它们并不能提供足够的覆盖范围或吞吐量。
对于户外物联网，如自动驾驶汽车、工地或海上石油钻井平台等远程站点，蜂窝网络在覆盖范围和带宽方面是首选网络。这也是为什么将边缘计算设备放置在手机信号塔上的原因。
5G无线技术目前正在美国试用，预计从明年开始将大规模启用，其设计时考虑到了商业用途，而不是像3G和4G那样将重心放在了消费者身上。5G比4G快20倍，峰值下载速度为每秒20Gb，远超4G的每秒1Gb的峰值下载速度。
Loucks称：“5G对于增加发送数据的数量大有帮助。由于通道更为宽阔，因此它们会增加双向流动数据的数量。此外，5G还可以减少延迟，这将为那些需要很高精度的工业应用程序提供帮助，因为它们的延迟非常低。在有延迟问题的地方，5G也将有助于消除这一问题。”
Olsen表示：“为了让这种架构发挥作用，5G绝对关键。由于带宽和延迟问题，今天互联网流量中只有很小一部分走的是无线网络。我们正变得更具移动性，并希望拥有更高的容量，而4G已经无法处理所有这些流量，也无法解决速度问题。”
不过Equinix的Poole并没有完全将5G视为解决方案。他说：“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。虽然不要轻易说不，但是目前市场上可能还没有任何东西需要那种级别的延迟。”
边缘网络的费用
从边缘计算基础设施的成本开始，将计算转移到边缘就面临着多个挑战。安装了所有计算设备的边缘网络集装箱并不便宜，那么问题来了，谁来支付这些费用？
Olsen说：“现在商业模式尚不清晰。企业有自己的想法，不过目前还不清楚他们是如何从中赚钱的。也许为了查看你是如何开车的，优步或保险公司会资助他们。但是最大的挑战还是如何将它们货币化。”
Olsen认为数据中心必须大幅度扩容才能存储所有流入的数据，即便是非常琐碎的数据。他说：“很多人认为边缘计算是云数据中心的终结者，但我并不认同这种说法。没有理由相信未来不需要企业数据中心的说法。”
“未来还将有更多的需求。即使在百分比方面不高于网络生成数据的10%，但是当涉及到安全和隐私等问题时，所有这些（额外数据）也必须存储在某个地方。长期存储数据的好处不言而喻，你可以回过头来查看这些数据并进行分析。”他补充道。
Poole则指出，一些边缘计算的早期使用者正在重新利用他们的数据中心进行长期计算。他说：“IT部署模式已经调过头来了。现在边缘正变得到处都是，企业数据中心被重新用于长周期分析。金融服务公司将他们的日常交易工作转移到Equinix平台上，并使用自己的数据中心进行长周期分析，这是他们仍然必须要做的工作。”
本文作者Andy Patrizio为自由撰稿人，现居加利福尼亚南部，从事计算机行业已经有20年时间。
原文网址
https：//www.networkworld.com/article/3291790/data-center/how-edge-networking-and-iot-will-reshape-data-centers.html