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    探索云端边缘计算服务

    2023年11月14日 16:56:06   来源:千家网

      了解有关边缘计算需要了解的知识以及其与云计算的比较。此外,还可以从顶级提供商那里发现相关的管理和部署服务。

      借助边缘计算,组织可以实现尽可能最快的性能,而无需高昂的数据传输成本和安全风险。

      Amazon Web Services、Microsoft Azure和Google Cloud提供的服务可以轻松地在边缘部署工作负载,同时仍将它们与提供商各自的云平台集成。

      让我们探讨边缘计算的工作原理、其与云的关系,以及主要供应商为边缘计算部署和管理提供的服务。

      什么是边缘计算?

      边缘计算是在靠近数据源或用户的位置部署存储和计算资源。当组织使用边缘计算时,可将工作负载部署在靠近数据生成或消费位置的物理位置。

      例如,零售商可以建立边缘计算基础设施来在实体店内托管支付处理应用。这样,应用需要收集和处理的支付数据将在托管应用的同一本地基础设施上可用。这减少了处理数据所需的时间,因为数据不需要首先传输到远程数据中心。

      边缘计算与云计算

      从技术上讲,任何本地工作负载都可以被视为边缘计算的一种形式。其他技术也是如此,例如内容交付网络,其也使数据更接近终端用户。

      然而,边缘计算的概念直到2000年代末开始转向以云为中心的基础设施之后才开始流行。边缘计算可以解决与云相关的一些核心性能、可靠性和安全挑战。

      延迟

      云计算平台要求数据在云数据中心内处理或存储之前通过互联网传输。处理后的数据可能还需要通过互联网发送回终端用户。由于互联网与本地网络相比速度较慢,因此通常具有较高的延迟率。

      在云中,应用接收用户请求、处理请求并发回结果需要几秒钟的时间。在边缘基础设施上,由于不依赖互联网,响应时间可以缩短至仅仅几毫秒。

      可靠性

      如果云数据中心变得不可用,那么托管在其中的应用和数据也不可用。虽然这种中断很少见,但由于网络路由问题或云提供商基础设施损坏,可能会发生这种情况。

      边缘计算的优势在于能够在本地存储关键数据,从而更适合需要访问数据的工作负载。

      安全

      当远程位置和云数据中心之间传输的数据通过不安全的公共网络传输时,就会面临潜在的安全风险。位于公共云提供商的数据中心也可能面临更高的风险。

      通过最大限度地减少跨公共网络传输数据的需求,边缘计算最大限度地减少了潜在的安全风险。此外,边缘架构使企业可以选择将数据存储在本地基础设施上,其中安全性使用公共云。

      云端的边缘计算服务

      每个主要云供应商都为想要构建边缘架构,并将其与公共云服务集成的组织提供多种解决方案。这些产品分为三个主要类别:混合云平台、网络优化以及物联网部署和管理。

      混合云平台

      每个主要的公共云提供商都有混合云平台,例如AWS Outposts、Azure Stack和Google Anthos。这些服务并不是专门针对边缘计算解决方案,但它们可以满足任何类型的混合云计算需求。IT团队可以使用此类产品在私有数据中心或用于托管边缘基础设施的另一个本地站点内部署公共云服务。

      例如,如果零售商想要在商店内部署本地支付处理应用,同时仍使用公共云工具管理工作负载,则可以在通过Azure Arc或Google Anthos等平台管理的私有本地服务器上执行此操作。

      网络优化

      云提供商提供的服务可以优化需要连接到公共云数据中心的工作负载的网络性能,例如AWS Local Zones、Azure Fusion Core和Google Cloud Interconnect。这些服务以不同的方式工作并满足不同类型的用例。然而,它们都有可能最大限度地减少需要连接到云的本地化工作负载的延迟。它们可以帮助优化具有公共云组件的边缘架构的网络性能。

      物联网部署和管理

      尽管并非所有边缘计算用例都涉及物联网设备,但物联网和边缘架构往往齐头并进。物联网设备通常部署在分散的地点。由于这些设备具有最少的计算和存储资源,因此需要连接到远程数据中心来处理或存储生成的数据。虽然这些设备可以使用传统的云数据中心来实现此目的,但边缘基础设施提供了最小化网络带宽和延迟的优势。

      所有公共云都提供物联网服务来帮助部署和管理物联网设备,例如AWS IoT、Azure IoT和Google Cloud IoT。尽管这些服务并不限于边缘计算用例,但想要通过公共云管理物联网网络的企业可以添加这些服务,作为边缘管理策略的一部分。

      文章内容仅供阅读,不构成投资建议,请谨慎对待。投资者据此操作,风险自担。

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