边缘计算用于什么？为什么边缘计算很重要？

边缘计算就是让处理和存储能力更接近数据生成的地方。这种分布式计算是一种出色的基础架构策略，其中超低延迟和实时响应对应用程序性能和用户体验至关重要。

边缘计算有什么好处？

• 更快的响应时间：在企业端点实时摄取和处理数据可以安全地提高应用程序的响应能力，而不是向中央服务器发送数据和从中央服务器发送数据。
• 更好的经济性：随着生成的数据呈指数级增长，不断需要更多的计算、更快的连接和更大容量的网络，从而推动总体成本。仅根据需要将数据发送到中央服务器并将大部分处理保留在边缘可以更有效。
• 自主操作：停机是不可避免的；但是，通过使工作负载更靠近用户/数据源，可以减轻中央计算和连接网络的负担，从而提高系统可用性。

边缘计算用于什么？

任何需要更快的响应时间或可靠和高效的网络带宽都是挑战的用例，边缘计算都是一个很好的选择。例如几个用例：

• 零售： The Edge 将允许零售商推进其运营的每一个要素，并将成为他们在大流行后重建的基础。这将使他们能够在当今环境中添加适合用途的新应用程序，同时为建立面向未来的实践提供基础。与任何基础一样，一旦正确且安全，这意味着在与店内端点集成、AI/ML 和个性化技术、履行和运输以及客户智能等所有方面都更容易构建。
• 制造和仓储：自动化在客户场所使用 ML 推理来分析图像和视频，以检测供应链和装配线上的质量问题，并采取行动帮助工厂工程师快速解决问题并消除昂贵的停机时间或返工。
• 自动驾驶汽车：蜂窝车联网是实现道路安全所需的自动驾驶和实时高清地图的关键平台。在边缘运行数据处理和分析所需的基础设施的低延迟访问有助于实时监控来自车辆的数据。
• 预防措施：边缘计算有助于在本地诊断和解决异常情况，从而加快行动速度。例如远程钻机和制造单元。
• 执法：边缘计算是支持公共基础设施和执法的关键方面。例如，远程位置在本地拥有摄像头和分析功能，因此他们可以识别侵入/游荡，并且仅在这些事件发生时发送警报。来自警车行车记录仪和车身摄像头的视频通过双 LTE 链路上传，其中 SD-WAN 有助于提高连接质量并确保将流量发送到中央存储库以进行视频后处理、分析和存储。
• 医疗保健：诊断和成像需要大量带宽。基于 AI/ML 的视频分析和成像解决方案可帮助医疗保健专业人员加快对观察到的状况的诊断。来自医疗设备的图像或视频流在边缘进行处理，并将响应返回给用户设备。

为什么边缘计算很重要？

随着物联网或智能设备的不断兴起，处理产生的数据的需求是不变的。在优秀级劳动力方面，信息和基础设施并不局限于少数企业定义的位置。这种去中心化需要去中心化的处理和存储，因为往返中央系统的流量既低效又昂贵。虽然产生数据的单个设备可以很容易地通过网络传输数据，但当同时传输数据的设备数量增加时就会出现问题。

另一个重要方面是推动 5G 连接：由于 5G 工作在低频上，因此数据需要从用户到应用程序传输相对更多的跳数。有了边缘计算，大部分计算可以在边缘完成，其余的可以在需要时发送到核心。

边缘计算如何工作？

边缘计算通过将处理能力推到边缘来缓解云或集中计算的压力。边缘计算拓扑具有靠近用户或数据源的计算和存储资源，用于处理、过滤和分析数据，并将结果近乎实时地发送回用户。

由合理的计算、存储和分析能力组成的边缘堆栈构建在靠近数据源或用户端点的位置。这组分布在网络中的边缘堆栈在本地分析数据，并将需要进一步分析的内容发送到云端或中心位置，从而缩短周转时间。

VMware 如何在边缘计算方面提供帮助？

VMware 边缘计算堆栈

• 一致的多云边缘平台：企业可以在近端和远端边缘构建、运行、管理、连接和保护其行业特定的边缘原生应用程序，同时在其数据中心和云中利用一致的基础架构和一致的操作。
• 多云操作一致性：使用一致的集中策略简化多云的操作和管理，以实现操作一致性。
• 统一和以上下文为中心的安全性：保护分布式用户、数据和应用程序免受所有级别的威胁。安全性内置于平台中以提供卓越的保护，并且特定于每个应用程序和工作负载。
• 用于实时诊断的 AIOps：衡量用户和 IoT 设备的体验，并与正常的基准性能进行比较，并触发警报以帮助缓解问题。
• 可选择启用专用 5G 连接：SD-WAN 与 5G 一起从传输层带来智能，以启用使用业务策略的控制。传输层提供状态信息，允许前所未有的网络自我管理和自我修复。它非常适合需要快速配置高带宽和高水平控制的位置。