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了解边缘计算

云计算使许多组织都将其服务集中在大型数据中心内。但是,新型最终用户体验(例如物联网)要求在靠近网络的外部"边缘"处,也就是物理设备所在的位置提供服务

什么是边缘计算?

云计算模式中,计算资源和服务通常集中在大型数据中心内,而最终用户则是在网络的"边缘"访问这些资源和服务。这种模型已被证实具有成本优势和更高效的资源共享功能。但是,新型最终用户体验(如物联网)则需要计算能力更接近物理设备或数据源的实际位置,即网络的"边缘"。

基于这一需求,边缘计算模型在尽可能将资源集到在云模型中的同时,也会按需将计算资源分配到网络的"边缘"。这种解决方案可以根据时效型数据来快速提供具有操作可行性的分析。

边缘计算有哪些主要用例?

边缘计算可以作为混合计算模型的补充,尤其是在集中式计算用于以下用途的情况下:

  • 计算密集型工作负载
  • 数据聚合与存储
  • 人工智能/机器学习
  • 协调跨地区的运维
  • 传统后端处理

边缘计算还可以帮助您从数据源头近乎实时地解决问题。简而言之,凡是在减少延迟和/或进行实时监控可以支持业务目标的地方,都有边缘计算的用武之地。

物联网(IoT)

对于 IoT 设备来说,在接收与解决请求之间还要涉及很多网络步骤。设备本身的计算能力越强,或者在网络中距离设备越近,用户的体验就越好。

移动技术

当移动计算出现问题时,通常的原因是延迟问题和服务故障。边缘计算可通过减少信号传播延迟来帮助解决迫切的延迟约束问题。另外,它还可以将服务故障限制在较小的区域或用户群中,或在面对间歇性网络连接的情况下仍可以提供一定的服务持续性。

电信行业

随着服务提供商对其网络进行现代化改造,其工作负载和服务也在从核心网络(位于数据中心内)移出到网络边缘,即处于入网点和端局机房的附近。作为服务交付的最后几个物理接口之一,端局机房的虚拟化能够帮助服务提供商在网络边缘部署服务。

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使用红帽 OpenStack 平台的边缘计算

边缘计算的开源基础

仅靠单个供应商无法提供完整的边缘计算解决方案。相反,您需要利用多方的合力才能组合成一个解决方案。开源平台可确保整个生态系统之间的互操作性,而不会被专有技术堆栈的供应商锁定。为了支持新的边缘计算用例,红帽正在加大对上游开源社区(如 Kubernetes、OpenStack 和 Fedora IoT)的投资。