數據密集型技術的出現，如虛擬和增強現實、自動駕駛汽車和AIGC，創造了許多創新和機會。不過，它也給現有數據中心的容量帶來了更大的壓力。

因此，IT基礎設施已轉向混合模式——需要復雜的管理。

然而，戴爾技術公司負責邊緣計算產品、戰略和執行的工程技術副總裁皮爾盧卡·奇奧德利表示，隨著AI在邊緣計算環境中的崛起，數據處理不再局限于核心數據中心和集中式云。

相反，它發生在離數據源更近的網絡邊緣，允許實時決策，并減少將大量數據傳輸回集中位置的需要。

奇奧德利解釋說：“因此，企業必須采用高度精煉和先進的方法來高效、安全和智能地管理其整個IT領域的工作負載和數據。”

“這對于充分利用數據密集型技術的潛力，同時應對邊緣AI集成帶來的獨特挑戰至關重要。”

施耐德電氣在其名為《邊緣計算如何實現未來》的新研究中調查了1000多名IT決策者，發現49%的受訪者認為管理混合IT基礎設施是他們面臨的最大IT挑戰，他們預計邊緣計算將提高速度、數據安全性和彈性等幾個關鍵因素。

調查顯示：“不斷增加的數據量也推動了更多的數據處理，給碳排放和組織可持續性帶來了更大的壓力。”

決策者相信，邊緣計算可以幫助推動可持續發展，實現他們公司的環境、社會和公司治理目標。

因此，施耐德電氣戰略計劃總監兼解決方案架構師Carsten Baumann表示，隨著組織數據的增加和IT基礎設施的復雜性擴大，組織確定如何在邊緣跟蹤和衡量能源將是至關重要的。

低延遲+更高的可靠性=更快的響應時間

多層商務平臺CloudBlue全球現場CTO Adonay Cervantes表示，邊緣計算允許在接近信息來源的地方處理數據，這意味著更快的服務和更高的可靠性，這會在公司使用應用程序或程序時帶來更好的響應時間。

“因為這些應用程序在網絡邊緣運行，所以它們在低延遲的情況下執行得更好，”他說。

IT解決方案提供商SHI International的現場CTO兼架構董事總經理Lee Ziliak同意這一評估。

使用邊緣數據還允許組織從時間序列數據分析和預測，增加監控能力，提高性能，并通過挖掘新的數據點來推動更大的價值，他解釋道。這通過僅匯總和保留重要數據來節省時間和資金。

IT服務公司SPR的高級首席架構師David Kinney表示，無論工作量如何，公司都會采用邊緣計算，因為一些產品功能由于實際或監管限制而無法使用云。

他補充說，推動采用邊緣計算的最常見的實際限制是，當邊緣和云之間的通信引入太多延遲時，或者當通信介質緩慢或不可靠時。

“延遲是許多控制機械的系統的核心考慮因素，比如新車的防撞系統，”金尼說。對于這些系統中的許多系統，延遲操作哪怕是零點幾秒都可能帶來災難性的后果，因此關鍵計算必須在邊緣完成。

在監管限制方面，他表示，這通常會出現在醫療設備上。患者賴以生存或健康的醫療設備，如胰島素泵，即使無法與云通信，也必須繼續工作。

應對數據密集型技術帶來的挑戰

分析軟件提供商SAS的物聯網產品管理全球總監Saurabh Mishra表示，邊緣計算還有助于降低與數據傳輸和存儲相關的成本。

他說：“海量數據是在邊緣產生的，其中很大一部分是基于傳感器的。”這些數據可能是多余的，其價值也是短暫的。

與其在云中傳輸和存儲這些數據并產生相關成本，組織最好使用邊緣計算在邊緣本地處理這些數據，并且只將關鍵事件傳輸回云。

數據可用性咨詢公司Interzoid的創始人兼CEO鮑勃·布勞爾表示，越來越多的公司正在將邊緣計算和集中數據中心處理結合在一種混合模式中，以應對數據密集型技術的挑戰，如增強現實、虛擬現實、自動駕駛汽車和先進的AI應用——這些數據密集型應用需要復雜的實時數據分析才能成功運行。

他補充說，純云方法或完全集中的方法會給這些數據密集型技術的使用帶來大量延遲，使其效率降低、可靠性降低，甚至可能不安全，尤其是在自動駕駛車輛或醫療保健應用程序的情況下。

然而，Brauer表示，混合解決方案使構建AI模型等重型數據處理能夠在功能強大的內部系統上進行，在該系統中，基礎設施成本通常比共享云基礎設施環境中的成本更低，可擴展性更強。

他說：“然后，一旦AI模型完成、詳盡并經過良好測試，它們就可以推廣到邊緣重量較輕的數據節點，以便在地理上離使用這些模型的系統、設備和車輛更近的地方應用和使用。”

因此，企業可以即時做出決策，而不必依賴于與位于世界其他地方的中央服務器進行通信。根據Brauer的說法，這種方法在不犧牲核心AI模型質量的情況下大幅降低了延遲風險。

金融數據和軟件公司FactSet的高級副總裁兼全球數據解決方案工程主管達米安·布達利茲描述了邊緣計算如何幫助他的公司更高效地運營。

“FactSet的股票代碼工廠云之旅旨在最大限度地減少金融數據實時分發的延遲，”他說。利用邊緣計算使我們能夠將數據放在離全球客戶更近的地方，從而優化性能，特別是在亞洲等市場距離構成挑戰的地區。

此外，邊緣計算通過支持選擇來補充FactSet的混合云模型。

Boudaliez說：“我們可以將本地資源用于繁重的、可預測的計算任務，并使用云來滿足更動態、對位置敏感的需求。”這一戰略提高了我們外部客戶和內部團隊的表現。通過將計算資源放置在離客戶和我們的全球辦事處更近的地方，我們最大限度地減少了延遲，最大限度地提高了效率。“

最重要的因素

戴爾的Chiodelli表示，隨著邊緣計算在各行業的應用不斷擴大，管理邊緣運營的復雜性和需求也在不斷增加。

他說：“邊緣環境本質上是分布式的，這給組織帶來了雙重挑戰：既要在其來源收集數據并確保其安全，又要努力應對有限的IT專業知識。”

根據奇奧德利的說法，這種復雜性擴展到跨許多設備和位置的不同邊緣部署的管理和安全。組織需要一種簡化的方法來監督和保護其龐大的邊緣設備和應用生態系統。

增強現實軟件公司Taqtile的首席商務官凱利·馬龍表示，雖然采用邊緣服務器的模式提供了靈活性和可控性，但這種方法并不是沒有基本的考慮因素，特別是邊緣技術的管理。

馬龍說：“邊緣的設備和服務器必須進行更新、同步和管理，這可能會很復雜，因為根據邊緣方法的定義，這種設備并不位于中央位置。”

科技公司SuperMicro負責網絡安全的副總裁邁克爾·麥克納尼表示，隨著公司繼續致力于虛擬現實技術，使它們能夠在新的水平上進行協作，并為員工帶來比以往任何時候都更高的效率，它們將需要采用更多類似邊緣的技術來處理低延遲和提高性能所需的計算量。

“不僅需要更低的延遲來在邊緣做出決定，而且需要更少的帶寬，這樣公司就可以在相同的帶寬上處理更多的設備，”他說。

數據治理咨詢公司OvalEdge的CEO沙拉德·瓦什尼表示，如果沒有邊緣技術，在邊緣運行的設備將受到延遲問題的困擾，導致公司網絡中的瓶頸，以及其他與處理相關的挑戰。

“然而，重要的是要記住，邊緣計算是一個框架，如果你想讓它在你的企業中發揮作用，就需要進行內部文化變革。”他補充道。

除此之外，在簡化企業中的數據使用時，邊緣計算是你應該考慮的眾多解決方案之一。