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[导读] 边缘计算正在为数据中心的世界添加另一个变体,即边缘计算数据中心,它主要是包含分析应用程序的对象。但是,对于那些想要使用边缘技术的用户来说,有什么可考虑的呢?如果边缘提供者想在市场上取得成功,他们

边缘计算正在为数据中心的世界添加另一个变体,即边缘计算数据中心,它主要是包含分析应用程序的对象。但是,对于那些想要使用边缘技术的用户来说,有什么可考虑的呢?如果边缘提供者想在市场上取得成功,他们需要注意什么?

所有公司都需要边缘计算吗

现在所有的事情都在谈论边缘计算。这是汉诺威展览的一大话题, 在这一领域有很多新的产品和服务方法。边缘计算是炒作?

Alexander Benlian: 没有。边缘计算正在到来, 尽管速度缓慢, 但肯定会留下。目前确实有一些炒作的主题, 比如区块链。但,边缘计算不是。

为什么?

Alexander Benlian:简单地说,在未来,大量的数据将直接进入终端设备,即网络边缘:通过设备和机器中的传感器,通过VR眼镜等。这些数据量很简单,你不能在没有预处理的情况下把它们都送到中央数据库中。许多数据需要进行实时处理,例如生成控制冲动。要做到这一点,你需要的是现场分析,而不是云中的分析。

这对云的角色意味着什么?

Alexander Benlian:两者是互补的。许多边缘计算机器至少在一定程度上必须将它们的数据发送到一个集中的云中,以便对其他跨边界问题进行评估,而不是通过边缘分析来解决这些问题。

听起来像是到处都是边缘数据中心。这难道不会大大增加已经大量消耗电力的IT的能源消耗吗?

Alexander Benlian:风险是存在的。这就是为什么我们推荐所谓的数据运算设计,这是企业内部数据流的体系结构概念。这意味着,企业不应该过多考虑新的硬件和软件的传感器,把边缘数据收集和分析,然后再考虑如何使用这项技术。相反,用户应该有相反的计划:

-数据应该用来做什么?

-为了经营业务,我需要什么数据?

-相关数据流是怎样的?

-例如,我的机器上需要什么样的传感器才能提供前瞻性的维护?

-什么处理能力?

只有当你这么想的时候,应用程序才会被计算出来。持续集成行业有时建议,最好是收集尽可能多的数据,最好是所有数据,以便找到意想不到的联系。

Alexander Benlian:我在公司实践中不支持这种做法,在基础研究中,它可能是合适的。企业必须小心,确保它们有效地使用它们的资源。他们必须扪心自问,什么样的传感器能以何种形式帮助他们建立新的业务流程。有一些非常有趣的项目,例如建筑工程。例如,可以在桥梁混凝土中安装压力传感器,以评估其状况和耐久性。这样的机会有很多,但有针对性的思考和计划始终是第一步。

你会向用户推荐哪些操作模式?现在也有一些供应商承诺为客户建造和运行边缘云,例如在5G校园网络的框架内。

Alexander Benlian:每个用户都必须扪心自问:我的公司有多少专业知识,在哪里需要外部支持?我是在寻求建立自己的知识,还是主要依靠他人?

较小的用户可能也需要较小的边缘服务提供商,因为他们通常对个人需求更敏感。

垂直知识,也就是行业知识,是否起作用?

Alexander Benlian:当然。边缘计算毕竟是一个行业问题,它确实有利于较小的供应商,这些供应商多年来积累了许多的行业专业知识和客户群。反过来,他们的客户会从中受益,因为他们在IT服务网站上的合作伙伴知道他们在说什么。

对于用户来说,保持数据主权有多重要?

Alexander Benlian:数据是新的石油。它们是新商业模式的原材料,可以说是在边缘数据中心提炼出来的。边缘服务和其他提供者的技术在这方面只能是工具。数据的权利必须保留给用户公司。在这方面,应注意在提供程序合同中作出非常明确的规定。

作为用户,能不能忽视边缘趋势?

Alexander Benlian:我想通常不会。如果你不关心生成正确的数据,并合理地分析数据,你就失去了边缘计算所提供的巨大机会。因为如果你不在这里,你将不得不眼睁睁地看着你的竞争对手进入并离开。

技术挑战是什么?

Alexander Benlian:最重要的是,传感器和它们在边缘产生的数据使一切都变得更加复杂。最后,每个传感器都必须实现、管理和备份。这不是一件容易的事,而是需要专业知识。

你会给处理边缘话题的用户和服务提供商提供什么建议?

Alexander Benlian:尤其是中型用户,应该密切关注他们的服务提供商在边缘方面的行业和信息技术专门知识,因为这是有区别的。许多较小的服务提供商都与这类客户有利害关系。他们应该保持与客户的紧密联系,并根据他们对该行业的了解,提供量身定制的模型或个性化的解决方案,这些模型或解决方案真正影响到他们的需求。两者都应该不断密切关注边缘市场-它正在迅速变化。

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