無論您是從事技術(shù)、媒體、零售業(yè)，還是任何其他有或沒有數(shù)字業(yè)務(wù)的企業(yè)，您面臨的最大挑戰(zhàn)是如何將產(chǎn)品交付到最后一英里。如果我有一家雜貨店，雖然我很容易擁有一個大倉庫來存儲和銷售商品，但如果不方便，沒有人會開車去那里。這就是為什么商店離顧客很近的原因——所以任何人都可以在回家的路上停下來拿起他們每周的雜貨。對每個人來說，最大的挑戰(zhàn)是如何盡可能方便快捷地向最終用戶交付任何產(chǎn)品或服務(wù)。

亞馬遜以其“當天”交付顛覆了零售業(yè)，為“最后一英里”交付設(shè)定了非常高的標準。同樣，他們對 Whole Foods Market 的收購表明，他們看到了通過簡化配送鏈和提供更便捷的每周食品采購體驗來顛覆易腐爛商品行業(yè)的巨大機會。鑒于上述示例，“邊緣”顯然不僅僅是計算行業(yè)的一個術(shù)語——這個概念適用于所有面向客戶的行業(yè)。

如果我們現(xiàn)在專門研究 IT 和計算，我們面臨的不可避免的技術(shù)限制之一是數(shù)字信息的傳播速度不能超過光速，雖然速度快得令人難以置信，但數(shù)字用戶離信息發(fā)送的地方越遠，用戶獲得它所需的時間越長——我們稱之為“延遲”。

邊緣計算代表互聯(lián)網(wǎng)的第三幕

今天，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)經(jīng)歷了一系列變革來處理最后一公里的問題。我們已經(jīng)擺脫了早期的單一方法，即一切都從一個集中的數(shù)據(jù)中心交付。Akamai 在推出內(nèi)容交付網(wǎng)絡(luò) (CDN) 時開創(chuàng)了互聯(lián)網(wǎng)的第二幕，通過將常用內(nèi)容緩存在分散的數(shù)據(jù)中心中，使最終用戶更接近最終用戶。這些數(shù)據(jù)中心雖然離最終用戶更近，但仍然相距很遠。數(shù)據(jù)包必須傳輸數(shù)百英里，因此仍會受到網(wǎng)絡(luò)躍點、盡力而為路由以及實際上的延遲的影響。

互聯(lián)網(wǎng)的下一次迭代，目前正在由亞馬遜、VaporIO 和 Packet 等公司實施，旨在實現(xiàn)一些尚未出現(xiàn)的令人難以置信的技術(shù)，例如真正的虛擬現(xiàn)實 (VR)、真正的虛擬學習，以及物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 行業(yè)中的大量創(chuàng)新。由于它們的延遲要求和對超快速連接的需求，這些應(yīng)用程序需要超級貼近消費者。

因此，互聯(lián)網(wǎng)的第三幕是關(guān)于如何讓內(nèi)容和應(yīng)用程序盡可能接近數(shù)字用戶，無論是人類、自動駕駛汽車還是可穿戴技術(shù)。這就是邊緣的意義所在：我們?nèi)绾螌崿F(xiàn)智能革命以響應(yīng)對超低延遲的需求?

邊緣技術(shù)是一個更加互聯(lián)的世界的推動者

邊緣計算將改變我們與技術(shù)交互的方式;它將變得比今天更加普遍。想象一下，你醒來時沒有問 Siri 天氣會怎樣，答案就給了你：“別忘了你的雨傘，”Siri 會在你沒有帶傘出門之前說。這種“智能”服務(wù)需要邊緣計算。歸根結(jié)底，技術(shù)只是促成一個更互聯(lián)、更由人工智能驅(qū)動的世界，在這個世界中，數(shù)字用戶不斷獲得反饋和建議。

推動技術(shù)創(chuàng)新的始終是應(yīng)用程序。想想過去十年以及我們在人工智能領(lǐng)域看到的進步，例如 Uber 或 Siri。這些新技術(shù)和應(yīng)用推動了 4G 的采用以及云計算技術(shù)的創(chuàng)新。同樣，需要超低延遲的下一代應(yīng)用程序?qū)⑼苿舆吘売嬎愕脑鲩L和 5G 的采用。

邊緣將成為云的延伸

邊緣計算本質(zhì)上是分布式計算發(fā)展的下一步。

邊緣計算解決了如何獲取當前在大數(shù)據(jù)中心或云提供商中運行的計算體驗并將其移動到靠近最終用戶的數(shù)百個微型數(shù)據(jù)中心的問題。這樣的位置可能是紐約市的中央車站。每天有數(shù)百萬人通過 Grand Central，在此期間他們不斷地發(fā)送和接收數(shù)據(jù)。我們需要即時可用的數(shù)據(jù)以及他們使用的應(yīng)用程序的超快速度，因此我們不能依賴于將它們托管在一百多英里外位于紐約州北部的數(shù)據(jù)中心。誰會將“您的”數(shù)據(jù)放入 Grand Central 以實現(xiàn)這一點?優(yōu)勢在于突破限制并使應(yīng)用程序更接近用戶所在的位置。

盡管如此，盡管發(fā)生了這種演變，但邊緣不會消除對云計算的需求。相反，兩者將共存。邊緣計算更加分布式和輕量級;它是關(guān)于使事情更接近最終用戶所需發(fā)生的任何事情。雖然一些數(shù)據(jù)處理將在你的手持設(shè)備上進行——你的 iPhone 或你的安卓，或者通過特斯拉在他們的汽車中部署的那種人工智能芯片(因為你不能把數(shù)千臺服務(wù)器放在邊緣，而必須依賴可能只有 20 或 30 個)——大處理仍將駐留在大數(shù)據(jù)中心(云和傳統(tǒng))中。

State of the Edge 指出，“隨著對邊緣應(yīng)用程序需求的增長，云將越來越靠近邊緣。” 事實上，我們開始看到 AWS 和 Microsoft 等云公司擾亂了新興的邊緣生態(tài)系統(tǒng)，并宣布邊緣計算資源以使數(shù)據(jù)處理更接近最終用戶。邊緣將成為云的延伸，大數(shù)據(jù)中心的延伸。用另一個日常類比來思考：你可以在布魯克林的一個舊港口擁有一家大型宜家，它可以容納和銷售所有東西，但曼哈頓中城的宜家小店只出售最常見的東西。

邊緣監(jiān)控

邊緣是一個新的領(lǐng)域。它引發(fā)了企業(yè)在監(jiān)控策略方面必須考慮的許多新挑戰(zhàn)。

其中之一是處理監(jiān)控系統(tǒng)需要收集的數(shù)據(jù)量，隨著越來越多的“事物”連接到互聯(lián)網(wǎng)，這將是巨大的。IDC 的最新預(yù)測估計，到 2025 年，將有 416 億臺聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，產(chǎn)生 79.4 澤字節(jié)的數(shù)據(jù)。

圍繞從邊緣數(shù)據(jù)中心收集分析的解決方案開始出現(xiàn)，例如戴爾最近宣布的新邊緣解決方案，其中包括增強的遙測管理和流分析引擎，以及微型數(shù)據(jù)中心和新的邊緣服務(wù)器。圍繞分析的挑戰(zhàn)也適用。收集的數(shù)據(jù)越多，我們就越需要開發(fā)嚴格的機器學習和人工智能系統(tǒng)來幫助處理它。

第二個重要的監(jiān)控挑戰(zhàn)是訪問。如果 5G 完全部署，由于高頻無線電波在長距離和穿過物體的過程中掙扎，將會有比現(xiàn)在更多的蜂窩塔，天線之間的距離可以接近 500 英尺。您從這些小型基站中的多少進行監(jiān)控?同樣，您如何選擇要監(jiān)控的邊緣數(shù)據(jù)中心?監(jiān)控足跡需要多廣泛，才能真正覆蓋所有表現(xiàn)形式的邊緣?

制定正確的戰(zhàn)略

制定正確的策略以從邊緣角度全面了解事物的表現(xiàn)是至關(guān)重要的。監(jiān)控行業(yè)已向數(shù)字體驗監(jiān)控 (DEM) 廣泛發(fā)展。這涉及從監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)或應(yīng)用程序的健康狀況到監(jiān)控用戶體驗的期望結(jié)果的重大轉(zhuǎn)變。

傳統(tǒng)監(jiān)控工具專注于您直接控制的基礎(chǔ)架構(gòu)和應(yīng)用程序，這會導致位于托管基礎(chǔ)架構(gòu)和最終用戶之間的其他關(guān)鍵服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)盲點。一個好的 DEM 解決方案采用更全面的方法進行監(jiān)控，著眼于向最終用戶交付應(yīng)用程序或服務(wù)所涉及的整個 IT 基礎(chǔ)架構(gòu)的數(shù)字性能。

隨著邊緣計算的出現(xiàn)，采取以用戶為中心的監(jiān)控方法比以往任何時候都更加重要!如果您有一個托管在邊緣的應(yīng)用程序，并且您正在從集中式 AWS 或 Azure 數(shù)據(jù)中心進行監(jiān)控，它不會告訴您“邊緣應(yīng)用程序”的性能如何，或者您的客戶是否可以訪問它。監(jiān)控解決方案具有位置感知能力至關(guān)重要。同樣重要的是，您的監(jiān)控解決方案讓您有機會為您收集的數(shù)據(jù)提供上下文，并允許以最小的生產(chǎn)更改專門測試應(yīng)用程序的某些部分或測試特定的邊緣位置。

我們已經(jīng)看到一些 CDN 服務(wù)在邊緣運行，例如 Akamai、Fastly 和 Cloudflare。為了確保 API 服務(wù)(目前為大多數(shù) AI 推薦提供支持)始終開啟并盡可能可靠，大型 CDN 提供商開始提供邊緣服務(wù)，將 API 流量轉(zhuǎn)移到其邊緣網(wǎng)絡(luò)，以便他們可以提供來自邊緣服務(wù)器的 API 響應(yīng)而不是原始服務(wù)器。這就是 API 監(jiān)控已經(jīng)很關(guān)鍵的地方，不僅僅是從可用性的角度來看，而是通過詢問您的 API 調(diào)用是否返回正確的響應(yīng)以確保服務(wù)的完整性。

端到端監(jiān)控對于全面了解和了解可能出現(xiàn)問題的地方至關(guān)重要。隨著邊緣計算的勢頭持續(xù)增長，這種情況將繼續(xù)存在。