在進行工作負載部署選擇時
有觀點認為應當云優先
也有觀點持邊緣優先的態度
月圓之夜,紫禁之巔
一劍西來,天外飛仙
云優先VS邊緣優先
您意下如何?
對于企業IT部署來說
或許還有第三條道路?
云計算
飾西門吹雪
千軍萬馬有我在,探囊取物有何難,蕓蕓眾生早已離不開云!
我能帶來高效率,上云之前企業赤手空拳,上云后企業就是一劍光寒十九洲。
大丈夫能屈能伸,我的“可擴展性”能讓企業通過增加外部資源擴大規模,滿足快速變化的需求。
邊緣計算
飾葉孤城
四海翻騰云水怒,五洲震蕩風雷激,邊緣終將燎原!
一個好漢四個幫,我有更多的節點來負載流量,數據傳輸速度更快。
近水樓臺先得月,更靠近終端設備,傳輸更安全,數據處理更即時。
IT轉型的意義在于多數公司怎樣實現真正的IT快速響應。
過去幾年,“上云”熱潮席卷各行各業,許多企業的許多應用程序和工作負載遷移到云上運行。云計算為企業提供了優于傳統數據中心的眾多優勢,縮短了上市時間,并具有動態調整配置以滿足全球變化需求的能力。
與此同時,隨著5G開啟萬物智聯新時代,加之疫情促使線上辦公、線上會議、互動直播,世界的連接、計算、和溝通方式都發生了翻天覆地的變化。邊緣計算使得對實時數據的分析和響應成為可能,能夠提供更多的服務能力且具有更為廣泛的應用場景。
持云主導的觀點認為,邊緣是云的延伸,共享類似的操作環境、API和管理。通常,超大規模的云計算供應商倡導這種觀點,邊緣IT環境的主要目的是將收集的數據交付給公有云,只在邊緣進行必要的處理。
視邊緣為主導的人則認為,中心就是邊緣,公有云是可以存儲具有長期價值數據,或者可以運行特定應用程序的地方。確定的軟件棧是為邊緣OT(運營技術,Operational Technology)環境設計的軟件棧的延伸。
撥開“云霧”
企業上云更理性
云計算可以將很多的計算機資源協調在一起,在網站上提供快速的云計算服務與數據存儲,讓每一個使用互聯網的人都可以使用網絡上的龐大計算資源與數據中心。
技術市場曾經熱捧公有云,說它是實現IT轉型的快捷、輕松的途徑,但許多公司后來發現并不是每一種工作負載都適合放在公有云中。相反,上云后帶來了更多的IT難題。
經過反思之后,許多企業開始將在公有云中管理起來成本高昂而且復雜的應用程序和數據,撤回到本地和私有云。這種混合式基礎架構,允許企業戰略性地選擇運行工作負載的位置。
5G時代
邊緣向C位靠攏
因5G時代萬物互聯和低時延的特點,數據的創建、使用和存儲位置不再僅限于傳統數據中心和云端,更多地來自邊緣,要想充分利用所有這些信息,企業需要將IT能力延伸到邊緣。
邊緣計算在數據處理的時效性與有效性方面成為云計算的有力補充,它能夠支持需要大量帶寬、需要快速響應時間、對延遲敏感或三者結合的應用程序,其網絡服務響應可以更快,在實時性、安全性與隱私保護等方面更具優勢。
新一代戴爾易安信PowerEdge服務器也包括邊緣服務器——PowerEdge XR11和XR12。這兩款服務器采用英特爾技術,專為遠程和惡劣環境而設計,能夠滿足邊緣工作負載不斷增長的需求。
*戴爾易安信15G PowerEdge服務器采用英特爾®第三代Xeon®可擴展處理器,最高40核心/80線程,并在核心、緩存以及內存和I/O方面進行了大量優化,釋放數據中心可擴展性能的巨大潛能。
建設新型數據中心
云邊協同是王道
小孩子才做選擇題,成年人當然是全都要!總體看來,云計算和邊緣計算是一種共生和互補的關系,企業部署時主要看誰在哪些計算上更有優勢,誰在哪些場景上更合適。例如,在制造車間,邊緣計算對流程控制、計算機視覺安全監控、供應管理、質量保證、預測性維護等方面至關重要。
戴爾科技集團首席技術官辦公室數據保護戰略首席技術專家Yossi Saad認為,無論是云優先還是邊緣優先,都忽略了核心數據中心,應當有第三種平衡的方法,即 "從核心到邊緣",能夠在所有三種基礎設施環境——邊緣、核心(包括私有云)和多個公共云之間分配工作負載和數據。
因為大多數企業仍將其主數據中心視為應用程序和數據的核心位置,以及IT流程和策略的起源和實施場所,所以,將邊緣基礎設施與核心數據中心環境保持一致才有意義。
這樣做可以使IT和OT(運營技術,Operational Technology)一起建立一個可擴展的、靈活的、基于私有云的基礎設施,并具有一致的管理和運營。這種一致性使工作負載和數據遷移無縫銜接,以便更容易地響應業務需求。
值得一提的是,近期,我國工業和信息化部印發《新型數據中心發展三年行動計劃(2021-2023年)》,明確指出建設新型數據中心,要實施“云邊協同工程”,推動邊緣數據中心間、邊緣數據中心與新型數據中心集群間的組網互聯,促進數據中心、云計算和網絡協同發展。
以物聯網場景為例,物聯網中的設備產生大量的數據,數據都上傳到云端進行處理,會對云端造成巨大的壓力,為分擔中心云節點的壓力,邊緣計算節點可以負責自己范圍內的數據計算和存儲工作。
云計算與邊緣計算通過緊密協同,才能更好地滿足各種需求場景的匹配,從而最大化體現云計算與邊緣計算的應用價值。