边缘计算将成为未来的架构

为了将最后一英里的业务完全数字化，您需要将计算能力分配到最需要的地方——就在从现实世界收集数据的物联网设备旁边。

随着技术深入到商业的各个方面，矛尖往往是网络的一些设备，无论是连接的工业控制器、土壤湿度传感器、智能手机还是安全摄像头。

这个膨胀的物联网已经在收集数PB的数据，其中一些数据经过处理用于分析，一些数据可以立即采取行动。因此出现了一个架构问题：您不想连接所有这些设备，并将所有数据直接流式传输到某个集中的云或公司数据中心。延迟和数据传输成本太高。

这就是边缘计算的用武之地。正如研究公司IDC所说，它提供了“核心数据中心和智能端点之间的中介基础设施和关键服务”。换句话说，边缘计算提供了物理上靠近物联网端点的重要计算和存储层，因此控制设备可以低延迟响应——边缘分析处理可以减少需要传输到核心的数据量。

在“证明边缘分析的价值”一文中，首席信息官投稿人BobViolino提供了三个案例研究，说明了边缘架构的好处。其中两项涉及运输：一项是从货运车队收集和处理远程信息，以提高安全性；另一个重点是实时收集交通数据，以改善城市的交通控制。第三个是史诗般的边缘案例：为捕获地理空间图像的卫星添加分析处理，减少传输到地面的数据量。

Edge架构也在撼动最初的物联网领域之一——医疗设备。Computerworld撰稿人MaryK.Pratt在《医疗保健的前沿：边缘计算将如何改变医学》中解释说，大规模处理边缘医疗物联网数据是一个相对较新的想法。随着医疗保健行业面临可穿戴健康监测器产生的新数据浪潮，分配边缘计算能力来处理这些PB将变得越来越迫切。

InfoWorld的MartinHeller在“如何选择云物联网平台”中采取了不同的策略。所有主要的云都提供物联网资产管理平台——对设备进行编目、监控、更新等。此外，它们还提供边缘“区域”、设备和各种可作为边缘计算节点的前置云选择。当然，大云提供了处理物联网数据所需的所有分析选项。

不幸的是，您无法逃避这样一个事实，即物理上分配的计算和存储越多，攻击面就越大。这是CSO撰稿人贾库马尔•维贾扬（JaikumarVijayan）在《确保优势：4个值得关注的趋势》一书中探讨的一个问题。另一个趋势更为明显：对物联网设备本身固有漏洞的警报不断升级，这共同提高了边缘安全的赌注。Vijayan指出的一个积极发展是加速向SASE（安全访问服务边缘）的转变，该服务将SD-WAN和安全集成到一个边缘解决方案中。

安全性只是网络世界“边缘计算：5个潜在陷阱”中提出的责任之一。复杂性是主要的罪魁祸首——技术和提供商的选择太多，以至于企业经常求助于合作伙伴进行规划和实施。

但许多新兴技术领域都是如此。Edgecomputing令人兴奋，因为它标志着企业看待it产业的方式发生了转变：如果我们真的要改造企业，那么必须在业务的每个角落部署适当的技术，并通过流式数据传输不断优化。边缘计算为这一愿景提供了一个框架。

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