從汽車到制造設備，ATM和采礦設備，智能設備已進入商務工具的各個方面。它的計算能力可以為將分析功能帶到首次創(chuàng)建數(shù)據(jù)和執(zhí)行操作的地方創(chuàng)造新的機會。邊緣計算領域的創(chuàng)新可以幫助提高質(zhì)量，增強性能并推動更深層次和更有意義的用戶交互。

-通過人工智能（AI）解決新的業(yè)務問題-數(shù)據(jù)采集點的現(xiàn)代化設備具有自己的分析能力。使計算資源更接近數(shù)據(jù)生成點，然后使用AI解決新的業(yè)務問題，減少延遲和數(shù)據(jù)傳輸。

-增強能力和靈活性-邊緣設備中的植入計算和分析功能可增強系統(tǒng)的整體分析能力。邊緣設備可以在本地運行容器技術，從而最大化公司開發(fā)人員的云原生編程技能。

-獲得更好的安全性和隱私保護-在源頭附近處理數(shù)據(jù)可以減少需要通過網(wǎng)絡傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，減少潛在的攻擊面，并促進在數(shù)據(jù)創(chuàng)建源中實施公司策略。

隨著互連設備的增長，將生成許多未開發(fā)的數(shù)據(jù)。有希望的公司希望釋放這些數(shù)據(jù)的潛力，以發(fā)現(xiàn)新的商機，提高運營效率并改善客戶體驗。邊緣計算使企業(yè)應用程序靠近創(chuàng)建數(shù)據(jù)和需要執(zhí)行操作的地方，從而使企業(yè)能夠充分利用AI并幾乎實時地分析其數(shù)據(jù)。

假設您是制造商，并且正在努力解決因生產(chǎn)線中斷而導致的潛在成本-在任何設備停機和生產(chǎn)過程停止的情況下可能發(fā)生的成本?；蛘呒僭O您是汽車行業(yè)的制造商，并且正在努力為客戶，駕駛員和乘客提供更好的駕駛體驗。使用分析和AI可以增強和擴展上述示例所需的功能，從而改善整體體驗。

過去，云和AI的任務是從數(shù)據(jù)中獲得實用見解，以實現(xiàn)自動化和加速創(chuàng)新。但是，互連的設備會生成龐大而復雜的數(shù)據(jù)，這使得網(wǎng)絡和基礎架構(gòu)的功能面臨嚴峻的考驗。 IDC報告稱，到2025年，每個相關人員將每18秒至少進行一次數(shù)據(jù)交互；這充分表明，靠近源頭捕獲的數(shù)據(jù)具有提供有意義的見解的巨大潛力。

混合云計算–傳統(tǒng)的超大規(guī)模公共云，例如IBMCloud和其他云服務提供商（微軟，亞馬遜，谷歌等）；以及部署在同一位置和內(nèi)部IT數(shù)據(jù)中心中的私有云。

5G網(wǎng)絡-在向5G過渡期間，許多公共網(wǎng)絡提供商都在擴展其基礎架構(gòu)以包括通用計算服務。邊緣網(wǎng)絡本身可以是區(qū)域數(shù)據(jù)中心，中心局和集線器微數(shù)據(jù)中心組成的多層。電信公司正在網(wǎng)絡邊緣使用云技術將核心網(wǎng)絡中的這些層轉(zhuǎn)換為托管的應用程序工作負載。

邊緣服務器–充當邊緣服務器的服務器，網(wǎng)關和控制器通常部署在工廠，倉庫，酒店和零售商店中，以提供本地計算能力來支持運營。這些資源可能是群集的，也可能是分散的，但是它們都支持關鍵的業(yè)務流程。

邊緣設備–具有完成任務所需的計算能力的設備數(shù)量正在迅速增長。這些設備通常具有足夠的CPU能力，RAM和本地存儲空間來運行Linux操作系統(tǒng)。

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備–大多數(shù)傳統(tǒng)的IoT設備都是封閉的固定功能設備。它們通常集成傳感器以收集從上游傳輸?shù)狡渌酆宵c（通常是云）的數(shù)據(jù)。

邊緣計算的優(yōu)勢

邊緣計算有助于解決這些速度和規(guī)模問題。借助邊緣設備，網(wǎng)關和網(wǎng)絡的計算能力，您可以保留云計算中固有的動態(tài)資源分配和連續(xù)交付原則。借助邊緣計算，當今的企業(yè)有潛力在其數(shù)據(jù)中心范圍之外虛擬化云?，F(xiàn)在可以將在云中創(chuàng)建的工作負載（包括一些更現(xiàn)代的AI和分析形式）遷移到邊緣。在適當?shù)那闆r下，可以清理和優(yōu)化在邊緣生成的數(shù)據(jù)，然后將其帶回云中。 IBM在邊緣計算方面擁有廣闊的視野，跨越許多行業(yè)和多個層次，并且使用諸如Docker和Kubernetes之類的開放技術和標準進行了優(yōu)化。

IBM邊緣計算平臺涵蓋了私有云和企業(yè)環(huán)境，網(wǎng)絡計算空間，甚至涵蓋了內(nèi)部網(wǎng)關，控制器和服務器，最后還包括了機器人，連接的車輛和其他智能設備。集中的超大型公共云，混合云，位于同一地點的托管數(shù)據(jù)中心和傳統(tǒng)企業(yè)IT數(shù)據(jù)中心將繼續(xù)充當數(shù)據(jù)，分析和后端數(shù)據(jù)處理的收集點。

公共，私有和內(nèi)容交付網(wǎng)絡正在從簡單的管道轉(zhuǎn)變?yōu)楦邇r值的應用程序托管環(huán)境-某種形式的邊緣網(wǎng)絡云。

邊緣計算的風險和責任

邊緣網(wǎng)絡將計算節(jié)點的數(shù)量增加了一個數(shù)量級。邊緣網(wǎng)關增加了另一個數(shù)量級。邊緣設備增加了另一個數(shù)量級。如果DevOps（連續(xù)交付/連續(xù)部署）是管理非常大規(guī)模的云基礎架構(gòu)的關鍵，那么零操作（即不需要任何人工干預的操作）是管理大規(guī)模云計算功能的關鍵。在這樣的規(guī)模上，變化是連續(xù)的和爆炸性的。需要重新配置網(wǎng)絡以連續(xù)解決擁塞問題。邊緣網(wǎng)關需要使用新功能和流程進行更新。邊緣設備需要四處移動，更改所有權，重新配置使用或重新設置優(yōu)先級。這種波動水平實際上已成為常態(tài)。此外，當今企業(yè)中部署的智能設備（邊緣設備）通常是共享的，因此不能期望用戶在這些設備上管理計算。

因此，必須能夠在沒有人工干預的情況下部署，更新，監(jiān)視和恢復邊緣計算空間。所有活動和過程都必須是完全自動化的，能夠決定在沒有干預的情況下安排什么操作的位置，并能在變化的條件下識別和恢復。安排的所有活動均應安全，可追溯且合理。系統(tǒng)必須對具有不同功能和用途的不同設備的性質(zhì)，位置和目的有深刻的了解，并使用這種了解來制定明智的策略驅(qū)動型決策。在利用邊緣計算的其他優(yōu)勢時，所有這些問題都需要考慮和解決。 IBM引入了IBMEdgeComputing來解決這些問題。

將多云部署擴展到邊緣

當然，邊緣平臺的范圍僅限于其支持的生態(tài)系統(tǒng)。這就是為什么IBM邊緣計算使用邊緣組件，私有云和混合云環(huán)境以及公共云來標識企業(yè)應用程序的工作負載的原因，其中邊緣計算為分布式AI提供了一種新的執(zhí)行環(huán)境，使分布式AI可以訪問關鍵且時間敏感的數(shù)據(jù)源。由Amazon，Microsoft，Google和其他支持容器技術的云服務提供商開發(fā)的應用程序現(xiàn)在位于IBM邊緣計算工作負載的候選列表中。此外，IBM帶來了用于快速深入學習，視覺和語音識別以及視頻和聲學分析的AI工具。這些工具可用于推斷視頻和音頻的多種分辨率和格式，對話服務以及發(fā)現(xiàn)，從而促進復雜企業(yè)應用程序的開發(fā)。創(chuàng)建。 IBM還帶來了深厚的領域?qū)I(yè)知識和行業(yè)領先的解決方案，例如資產(chǎn)績效管理，公共安全，智能位置和移動性，金融服務和零售解決方案。這些解決方案結(jié)合了AI和分析技術的進步，并利用分布式邊緣計算拓撲來最大限度地發(fā)揮其性能，效用以及對私人用戶和公司數(shù)據(jù)的保護。

  總結(jié)一下

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