而人們只要仔細觀察，邊緣在這個數據泛濫中的重要性變得更加清晰。來自移動計算的數據增長、蜂窩網絡的進步、物聯網的出現、天氣趨勢跟蹤、流量模式、店內消費者行為，以及介于邊緣的所有信息傳輸傳感器的激增。它不是發生在傳統的數據中心，而是在越來越接近消費者的邊緣。數據交付正在從核心到邊緣模型轉變為邊緣到核心模型，而這種變化正在影響數據移動和存儲的方式和位置。
然而，盡管業界人士圍繞邊緣開展了大量活動和討論，但它確實缺乏單一的、可接受的定義。它更加接近消費者，當然，邊緣位置通常較小，但除了這些事實之外，邊緣似乎對不同的人來說都是不同的。如果組織從事設計、構建、支持或僅僅使用邊緣資源的業務，那么缺乏清晰度會帶來問題。
考慮到這種情況，Vertiv公司召集了一批邊緣計算的行業專家，與一家獨立的第三方咨詢公司密切合作，研究了100多個邊緣用例，以便更好地了解邊緣生態系統。在使用特定于數據的工作負載要求對邊緣用例進行分類之前，這個研究小組最終將用例列表削減為24個最重要的IT基礎設施。最終，這項研究確定了現代邊緣計算應用的四種主要原型：
•數據密集型
•人類延遲敏感
•機器對機器延遲敏感
•生命至關重要
仔細研究每一項都有助于為依賴于邊緣計算的公司，可以在競爭中滿足邊緣IT需求時所做的技術決策提供信息。所有四種原型的共同驅動因素是對速度的需求。
邊緣原型1：數據密集型
到2021年，北美地區互聯網用戶訪問的內容的一半將駐留在用戶所在地， 而不是數百里以外的某些支持云計算的數據中心。為什么?延遲時間。流媒體視頻在2016年占所有IP流量的73%。如今的互聯網用戶不愿在播放節目、電影甚至短視頻時有所等待，消除這些延遲的唯一方法是將內容靠近消費者。數據交付正在從核心到邊緣模式轉變為邊緣到核心模式，而這種變化正在影響數據移動和存儲的方式和位置。因此，當Netflix公司看到用戶是Fixer Upper的粉絲時，它會將這些視頻文件轉移到靠近用戶的邊緣資源，通常采用托管設施。
這是數據密集型邊緣原型的一個例子。而在另一個例子中：亞馬遜公司Alexa和類似的設備正在將人們的生活空間轉變為智能家居，這是物聯網在實踐中最相關的例子。這將在建筑物、工廠和城市中大規模地發生這樣的事情。在這種情況下，這些邊緣部署不是支持向消費者提供廣泛的數據傳輸，而是支持來自消費者的大量數據流。其中一些數據將被路由到中央數據中心或云端，而一些數據將被存儲或分析并在邊緣使用。
屬于數據密集型原型的其他用例包括虛擬現實、高性能計算和受限制的連接方案，例如自然災害或網絡攻擊后的恢復操作。
邊緣原型2：人類延遲敏感
據亞馬遜公司稱，在線支付處理延遲10毫秒導致企業留存收入減少1%。這種下降對任何企業來說都很重要，而對于擁有數十億美元收入的電子商務公司來說，這是一個不堪承受的事情。如果人們仍然認為這些毫秒無關緊要，請考慮一下：亞馬遜發現密碼的中央處理批準平均需要7秒。轉向本地處理使得時間縮短到600毫秒，這減少了6400毫秒的時間。如果每10毫秒損失1%的保留收入，損失多少收入可想而知。
這種人類對延遲的反應是人類延遲敏感原型的驅動力，而且功能強大。消費者對互聯網響應能力的耐心幾乎為零。谷歌公司發現，網頁的響應時間如果增加500毫秒的延遲會使流量減少20%。這就是為什么企業在UX設計專業知識上投入巨資，以及為什么內容提供商通過將內容更加貼近最終用戶來減少這些延遲時間的原因。
人類延遲敏感邊緣應用的另一個例子是自然語言處理，例如Siri或Alexa，它們目前在云中應用，但隨著需求的增加將移動到邊緣。其他技術還包括沉浸式技術，如增強現實和智能零售。與網絡互動和電子商務一樣，即使是輕微的延遲也會損害客戶體驗，而企業越來越多地在網絡邊緣找到解決問題的方法。
邊緣原型3：機器對機器延遲敏感
如果說人們對網絡速度的延遲只是感到不耐煩的話，那么能夠比人類更快地處理數據的機器對此絕對不能容忍，并且有充分的理由。考慮一下：Tabb Group的研究表明，如果該公司的電子交易平臺僅比競爭對手落后5毫秒，那么經紀人每毫秒可能會損失高達400萬美元的收入。這是400萬美元，而一秒鐘為1,000毫秒，一分鐘就是60,000毫秒。任何系統的網絡延遲對于企業經營來說都是毀滅性的。
這不僅僅是屬于機器到機器延遲原型的金融交易。智能電網建立在即時的機器對機器通信和決策制定之上，許多現代安全系統和軍事行動也是如此。所有這些應用程序越來越依賴邊緣技術來消除延遲問題。
邊緣原型4：生命至關重要
當然，緩慢或無響應的IT系統的后果可以通過收入和損失之外的因素進行來衡量。在某些情況下，這種延誤直接影響人類健康和安全，這些屬于生命攸關的原型。
衛生保健領域已經依賴于邊緣，其自我監測設備產生大量數據，衛生保健專業人員依靠即時訪問電子健康記錄和影像來為患者提供改變生活質量的服務。展望未來，其他生命攸關的邊緣應用程序也很容易看到。
最明顯的例子是自動駕駛汽車，已經在一些地區使用，并且看起來是五年前人們所認為的更快的廣泛實施。但即使是短途旅行也會涉及數百個甚至數千個瞬間決定，這些決定可能是生死攸關的。例如，無人駕駛車輛必須接收、分析和處理數十個數據點，例如車輛速度、其他車輛的位置和速度、行人活動、交通信號等等。遠離數據中心的車輛數據中心傳輸根本不是一種可行的選擇。
同樣地，無人駕駛飛機的擴散以及無人機降落在人們家門口郵送包裹，這就需要一個強大的網絡邊緣用于導航和基本的空中交通管制。其他例子包括旨在提高駕駛員安全性、交通流量、燃油效率的智能交通系統，以及許多其他深遠的應用。
作用于原型
理解四個邊緣原型只是一個開始。下一步是利用這些知識來設計和部署更好、更為定制的邊緣解決方案，以滿足特定原型和相關應用程序的需求。
所有四種原型都需要本地數據中心來存儲和處理源附近的數據。它們通常采用一個30-300千瓦的基于機架或行的服務器系統，允許在任何環境中安裝和操作，并且應根據原型進行定制。例如，生命關鍵型和機器對機器延遲敏感性要求具有高可用性，因此遠程管理和冗余備用電源是這些本地數據中心的要求。
生命攸關的邊緣部署尤其需要本地數據中心的現場性能，長期數據傳輸是次要問題。但是，所有其他原型通常需要有效連接到提供長期數據存儲和訪問的城域或區域中心。這些城域/區域中心可以利用現有的電信基礎設施和云計算或托管設施來提供必要的異地計算。它們應該在設計時考慮到可擴展性，能夠處理意外的需求峰值，并且應該滿足與本地數據中心相同的可用性和安全性標準。
這些是對特定于原型的邊緣架構考慮的高級觀察。在實踐中，各種原型之間的技術要求和架構的差異將是巨大的。規劃邊緣部署的企業必須了解這一事實并相應地制定計劃，與合格的合作伙伴合作，確保其邊緣設施不僅適用于現在的應用，而且適用于日益依賴邊緣的未來。
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