希捷科技企業數據解決方案高級總監Raghavan Srinivasan

人們對實時數據處理有著巨大的需求。許多企業都越發需要快速地讀取數據、分析數據，以及以數據為依據快速采取行動，而在網絡容量因現在創建的數據量而超載的情況下，無法實現將全部數據都傳輸到云端進行實時處理。

但是，如果可以將計算和存儲云服務延伸到邊緣，同時保持云端的簡潔和經濟呢？這種解決方案通常被稱為邊緣計算，在數據增長和企業對快速反應需求的驅動下，邊緣計算的發展勢頭正在不斷增大。Gartner公司將邊緣計算列為“2018年十大戰略技術趨勢”之一，顯然，越來越多的企業希望降低延遲，簡化數據處理過程，以便盡可能地加快速度。

邊緣計算有時又被稱為“霧計算”，正在迅速成為云的補充架構，根據Markets Insider，到2022年，邊緣計算市場規模有望達到67.2億美元，然而對于首席信息官們而言，問題是何時對邊緣進行投資，以及何時強化其現有的數據中心、公共云和私有云。

在各個行業，數據的生成正在推動網絡容量的極限。根據希捷科技贊助、國際數據公司（IDC）發布的《數據時代2025》研究，如今，企業管理著數據圈中 97% 以上的數據，到2025年，全部數據的60%將由企業創建。

加入云端世界

企業級市場已經充分了解了云的靈活性、規模和可訪問性。在數據和處理數據的應用可以利用架構規模實現集中化的情況下，云的工作效果最好。不過，當數十億臺需要實時處理的設備組成了數據源，需要處理的數據量以多個數量級增加時，只有云是不夠的。

云為企業提供了在一個可以隨時隨地連接的虛擬存儲空間中收集數據的機會。然而，組織機構越來越要求幾乎是即刻的反饋分析，僅僅依靠現有的帶寬是不可能實現的，在處理非常巨大的數據級時，當前的帶寬會限制處理能力。

中央云模型將繼續作為企業網絡結構的核心——根據2017年McAfee報告，93%的公司當前正在使用云服務，截至今年年底，在云方面的支出將占IT預算的80%。不過，鑒于更多的首席信息官正需要應對其企業運營部門對實時數據處理的需求，云與邊緣正在被越來越多地配合使用。

將云延伸到邊緣

邊緣計算在存儲和分析數據時更靠近數據源，更遠離受氣候控制的傳統集中式數據中心。數據處理和數據存儲則在工廠、企業倉庫或者自動駕駛汽車等場所中進行。

在分析行為更靠近數據源的情況下，云端可以自由地處理一些較為困難的任務，比如將多臺邊緣設備上的數據進行整合和分析。

所有這一切都依靠于在邊緣設備上的智能數據存儲、數據綜合處理和數據管理——對于邊緣設備而言，安全保護是從最初就內置其中的措施，而非附加的組成部分。

邊緣符合商業需求嗎？

對于首席數據官而言，他們采用邊緣計算的行為將由其特定的商業需求所驅動。一些首席數據官甚至會在OT團隊和IT部門之間左右為難——OT團隊希望邊緣計算支出可以幫助他們將強大的實時分析落實到廠房車間或供應鏈技術上，而IT部門則更傾向于采取謹慎的做法。

本質上，采用邊緣計算也許會受到企業使用了多少由物聯網驅動的設備的影響。對于想要采用真正智能的物流體系，或想要通過由聯網設備所產生的實時數據而提高效率的企業而言，邊緣可以促進企業發展。以上僅僅是兩個示例。這些應用需要即時機器智能，而那些想要利用它們的首席信息官們無法等待云端來進行處理。

數據從生成位置傳輸到云服務提供商并返回通常需要花費150到200毫秒，而擁有靠近這些設備的邊緣服務器或網關則可以將上述時間縮短到2到5毫秒。如果您的制造業務擁有可以自動檢查部件質量或產品質量的圖像識別系統，這種降低延遲在累積之下可以大大提升生產力。

因此，在正確的領域對邊緣進行投資可以幫助企業將真正的實時分析引入其商業活動之中，提升效率，最終提高數據處理的基準。在我們對實時智能的需求增加的同時，邊緣計算作為云已經在提供和發展的服務的補充與延伸，解放了云端，讓云端可以承擔新的功能，同時推動企業發展。

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