1 简介

随着智能汽车、智能家居设备和互联工业设备的数量和普及率的增长，它们几乎无处不在地生成数据。事实上，到 2022 年，全球有超过 164 亿台互联 IoT（物联网）设备，预计到 2025 年，这一数字将飙升至 309 亿台。

届时，IDC 预测这些设备将在全球范围内产生 73.1 ZB 的数据，与不远的 2019 年相比增长了 300%。

快速有效地对这些数据进行排序和分析是实现最佳应用程序用户体验和更好地做出业务决策的关键。边缘计算是实现这一目标的技术。

但是，将微服务、机器学习应用程序和 AI 等现代工作负载部署在靠近边缘的位置会给组织的基础设施带来许多需要解决的挑战。

为了从边缘计算中受益，企业需要在其 IT 基础设施和最终用户需求之间找到完美的平衡。

在过去几年中，企业已从各种 IT 基础架构选项中受益。边缘计算是该行业主导的最新术语，它正在成为 IT 中增长最快的领域之一。当今的 IT 环境正在向微型数据中心发展，因为对边缘计算的需求推动了对快速、即时访问数据的需求。

2 新的发展

边缘计算是信息产业的一个新兴的事物。那么，什么是边缘计算？边缘计算是指在数据中心之外进行的计算，这通常意味着使 IT 基础设施更接近创建和使用数据的位置。

边缘基础设施在小型或极小的硬件占用空间上运行，可收集、处理和减少大量数据，并且可以进一步上传到集中式数据中心或云。边缘计算充当从本地计算到私有云和公有云的高性能桥梁。

边缘计算的分布式性质带来了挑战，而这些挑战的影响随着对边缘硬件的需求和部署而增长。

“边缘存在一些阻力，”IEEE 高级成员兼 Oku Solutions 首席执行官介绍，该公司总部位于加利福尼亚州阿普托斯，为无线通信行业提供专业支持服务。

公司面临的一个重要问题是跨多个位置和设备对边缘资产的可持续管理。

“设备的位置将位于基座和路边的拱顶上，这给它们的供电和冷却带来了挑战，”他说。

使用公共空间容纳边缘设备的总体风险是另一个问题。

“这给 [存放它们] 的金库的安全性带来了挑战，”执行官说。“这些资产位于可能受到威胁的公共场所，对于部署这些设备的公司来说，即使获得空间来放置它们也将是一个挑战。”

他说，虽然电信服务提供商和其他建立边缘计算能力的公司正在努力解决此类问题，但这些挑战可能会减慢边缘部署的步伐，并减慢创新和依赖该技术运行的用例（如自动驾驶汽车）的速度。

3 越来越多的黑客将边缘部署设备作为目标

威胁行为者已经注意到，越来越多的 IoT 和边缘计算设备成为主要目标。这对安全提出了要求。

研究人员已经确定了许多潜在威胁，包括：

		针对用户和端点设备的攻击。
		针对无线接入网络 （RAN） 的嗅探攻击。
		针对网络边缘服务器和数据的攻击。
		嗅探针对端点 （用户） 设备和组件的攻击。
		针对相关云工作负载的攻击。
		针对网络边缘应用程序的攻击。
		供应链攻击。
		针对 5G 核心网络的攻击。
		针对 IoT 设备和废弃资产等技术组件的物理攻击。
		针对 RAN 的 DDoS。
		针对多接入边缘计算的攻击。

“我们谈论的是碎片化的连接设备，它们为更多坏事的发生打开了大门，”AT&T执行官说。“公司需要尽早考虑安全性。”

根据 AT&T Cybersecurity 的 2023 年边缘生态系统报告，企业领导者正在优先考虑边缘部署。

该报告发现，安全是组织的主要投资领域，排名第三，网络设计、部署和维护位居第二，整体战略和规划位居第二。

4 边缘计算变得越来越强大

Apple 于 2023 年 10 月宣布推出 M3、M3 Pro 和 M3 Max 芯片，这是第一款使用 3 纳米工艺技术制造的个人电脑芯片，将更多晶体管封装到更小的空间内，以提高速度和效率。

总部位于亚利桑那州坦佩的 IT 服务咨询公司 Insight Enterprises 的北美首席技术官表示，这一消息是边缘设备计算能力不断增长的一个例子。

“我们现在可以在很小的占地面积内获得比以前想象的更多的计算能力，”他说。“这为我们提供了一组令人惊叹的功能，并能够在边缘实现更智能的事情。

• AI 功能正在向边缘移动

更高的计算能力使 AI 能够从云服务迁移到边缘。 这产生了多种好处，可以支持更多的创新和更多的部署。

AI 需要云计算的力量来处理它处理和分析的大量数据。但是，将数据从终端节点发送到云需要高带宽，这会增加网络成本并产生延迟问题。

通过边缘计算支持 AI 的能力不断提高。随着许多在边缘运行的应用程序变得与数据中心中的应用程序一样重要，组织如何才能与数据中心中的弹性、可扩展性、安全性、高可用性和人力资源相匹配？

他们如何解决应用程序的重要性与在边缘支持它们的基础设施和 IT 之间日益不匹配的问题？

为了在现场 IT 人员很少或没有的情况下支持关键应用程序，边缘计算基础设施必须更可靠、易于部署和使用、高可用性、高效、高性能、自我修复且经济实惠。

在许多情况下，为了在没有专门的 IT 人员在现场的情况下保持应用程序运行，系统需要自动化来消除人为错误可能导致问题的单调手动 IT 任务。

5 小结

自治基础设施还通过监控复杂的系统故障情况并采取自动措施来纠正这些情况，从而保持系统运行。

这消除了导致系统脱机并需要 IT 人员到现场使其重新联机的停机时间。即使硬件组件发生故障，自动化也可以将应用程序工作负载转移到冗余硬件组件以继续运行。

边缘计算基础设施需要易于部署和管理，因为拥有数百个站点的企业无法承受花费数周时间将复杂硬件部署到每个站点的费用。

他们需要能够插入基础设施，使系统上线并远程管理未来的站点。基础设施越复杂，他们花在部署和管理上的时间就越多。

边缘计算基础设施也应该在尽可能少的管理下运行。它们需要具有自我修复功能，以便在不需要 IT 人力资源的情况下为应用程序提供高可用性，并具有自动错误检测、缓解和纠正功能。管理任务应该能够轻松地远程执行。

此外，这些系统应根据边缘站点的要求进行纵向和纵向扩展，以确保组织不会为不需要的资源背负过多的开销。

无线通信技术、物联网设备和边缘计算不断发展，相互召唤着新的突破，同时也带来了新的挑战。随着越来越多的数据在整个 IoT 生态系统中生成和分发，计算、存储和网络技术需要遵循并适应未来工作负载的需求。

通过不同 IT 供应商和服务提供商之间的合作，边缘数据中心等解决方案应运而生。通过在数据的发源地引入安全、高性能的数据传输、存储和分析，他们帮助组织克服边缘计算的难题。