在HPE公司最近召開的Discover 2021會議的主題演講和客戶演示中，“未來是邊緣計算到云計算”這個口號引起參會者的共鳴。

HPE公司總裁兼首席執(zhí)行官Antonio Neri表示，對于正在從“數(shù)據(jù)豐富但洞察力貧乏”的信息時代進(jìn)入“洞察力時代”的企業(yè)來說，邊緣計算到云計算架構(gòu)將成為首要戰(zhàn)略，并希望從其不斷增長的數(shù)據(jù)量中提取更大的業(yè)務(wù)價值。

很多企業(yè)長期以來一直將數(shù)據(jù)從遠(yuǎn)程、分支機(jī)構(gòu)和衛(wèi)星站點傳輸?shù)胶诵臄?shù)據(jù)中心，并且越來越多地傳輸?shù)焦性?。但是，許多企業(yè)為了從物聯(lián)網(wǎng)、傳感器和其他遠(yuǎn)距離數(shù)據(jù)中獲得更深刻見解而推行數(shù)字轉(zhuǎn)型計劃，可能會迫使一些企業(yè)重新審視IT基礎(chǔ)設(shè)施，以促進(jìn)邊緣計算設(shè)施的數(shù)據(jù)處理。

將存儲轉(zhuǎn)移到邊緣

根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司預(yù)測，到2025年，超過40%的企業(yè)的存儲基礎(chǔ)設(shè)施將部署在邊緣，而目前這一比例僅為15%。根據(jù)Gartner公司的定義，“邊緣存儲”負(fù)責(zé)在數(shù)據(jù)生成或使用的位置或附近創(chuàng)建、分析、處理和交付數(shù)據(jù)服務(wù)。

Gartner公司研究副總裁Julia Palmer指出，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、邊緣視頻監(jiān)控和推理只是需要邊緣計算到云計算數(shù)據(jù)處理新工作負(fù)載中的一小部分。隨著越來越多的企業(yè)轉(zhuǎn)向公有云，他們意識到處理數(shù)據(jù)是最難解決的問題。

Palmer說，“由于光速傳輸和數(shù)據(jù)引力，并非所有數(shù)據(jù)和存儲都可以或應(yīng)該在公有云中。”

Palmer建議，企業(yè)選擇軟件定義且具有足夠可擴(kuò)展性以處理海量數(shù)據(jù)的存儲平臺。她指出，采用存儲產(chǎn)品還應(yīng)該專注于數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)傳輸、性能密度和自主操作，以簡化管理。

HPE專注于GreenLake即服務(wù)

對于HPE公司來說，邊緣計算到云計算架構(gòu)以其GreenLake即服務(wù)平臺為中心，旨在簡化內(nèi)部部署基礎(chǔ)設(shè)施的運行，類似于公有云的方式。GreenLake客戶可以在需要時獲得計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源，只需按使用量付費。GreenLake管理服務(wù)還可用于監(jiān)控、運營、管理和系統(tǒng)優(yōu)化。

GreenLake Lighthouse方案在降低復(fù)雜性的過程中更進(jìn)一步，提供了一個標(biāo)準(zhǔn)的可配置、云原生平臺，集成了硬件、軟件和服務(wù)，具有類似云平臺的輕松配置?？蛻艨梢栽谒麄兊臄?shù)據(jù)中心、托管服務(wù)提供商或邊緣計算設(shè)施運行云計算服務(wù)，HPE公司支持虛擬機(jī)、容器和裸機(jī)部署。

HPE公司首席技術(shù)官辦公室戰(zhàn)略副總裁Robert Christiansen在接受媒體采訪時表示，“該架構(gòu)堆棧的這種靈活性是我們戰(zhàn)略的關(guān)鍵組成部分?！?/p>

Christiansen表示，客戶可以在GreenLake提供的基礎(chǔ)設(shè)施之上堆疊運行軟件和應(yīng)用程序。HPE公司在過去幾年進(jìn)行了一系列收購以整合一個平臺，其中包括用于部署和管理基于容器的應(yīng)用程序的Ezmeral容器平臺;Ezmeral Data Fabric用于攝取、存儲、管理和處理數(shù)據(jù);Ezmeral MLOps為機(jī)器學(xué)習(xí)用例準(zhǔn)備數(shù)據(jù)并構(gòu)建、訓(xùn)練和部署模型。

具有可變邊緣的混合多云

Christiansen表示，HPE公司的邊緣計算到云計算架構(gòu)模型假設(shè)了一個混合的多云環(huán)境，而邊緣計算設(shè)施的遠(yuǎn)近和大小取決于客戶的規(guī)模、能力、需求。

Christiansen說，“我們所知道的是，客戶希望在業(yè)務(wù)交易的地方采取行動，例如在制造車間和零售地點，或者分散的醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)和保險機(jī)構(gòu)，而‘邊緣’這個術(shù)語需要根據(jù)客戶和行業(yè)來定義。”

Christiansen以一個在美國和香港運營的醫(yī)療保健供應(yīng)商為例，該客戶希望這兩地之間有一個通用的數(shù)據(jù)層。他說，該客戶專注于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)培訓(xùn)，其患者數(shù)據(jù)是從醫(yī)院使用的視頻分析系統(tǒng)中收集的。

客戶用例

德克薩斯兒童醫(yī)院是HPE公司的另一個客戶。該醫(yī)院的首席信息和創(chuàng)新官Myra Davis 表示，現(xiàn)在認(rèn)識到存儲20年或更長時間的數(shù)據(jù)提供了一個“充滿機(jī)遇的世界”，可以更深入地了解疾病和診斷，甚至可能預(yù)測目標(biāo)人群的需求。

諾華公司全球數(shù)字健康解決方案負(fù)責(zé)人Stephen Voice表示，該制藥公司正在與HPE公司開展合作，探索研究疾病爆發(fā)背后數(shù)據(jù)的機(jī)會，并將洞察力用于全球健康目的。其中一些數(shù)據(jù)可能來自醫(yī)療工作者使用的邊緣設(shè)備。

HPE公司的另一家客戶富國銀行消費者數(shù)據(jù)和參與平臺負(fù)責(zé)人 Sandra Nudelman 表示， 該公司看到越來越多的客戶從邊緣計算設(shè)施或接近邊緣計算設(shè)施的端點通過其移動應(yīng)用程序開展銀行業(yè)務(wù)。金融機(jī)構(gòu)現(xiàn)在將數(shù)據(jù)返回中央數(shù)據(jù)中心，以滿足監(jiān)管要求并產(chǎn)生洞察力。但展望未來，該銀行計劃推出包括個性化在內(nèi)的新舉措，這將要求計算更接近邊緣設(shè)備和客戶，以實時提供數(shù)據(jù)。

將時間花費在商業(yè)案例上

IT 咨詢機(jī)構(gòu)Insight公司云計算和數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)型部門的首席架構(gòu)師Juan Orlandini 向希望更好地利用邊緣數(shù)據(jù)的企業(yè)提供了一些建議：“為了確保擁有正確的業(yè)務(wù)案例，需要花費時間，并進(jìn)行概念驗證。在證明對業(yè)務(wù)的價值之后進(jìn)行擴(kuò)展。不要按其他順序進(jìn)行?！?/p>

Orlandini指出，市場研究表明，在不久的將來，在邊緣計算設(shè)施生成的數(shù)據(jù)將比在核心數(shù)據(jù)中心生成的數(shù)據(jù)更多。他表示，更高性能的網(wǎng)絡(luò)和連接選項，例如5G、Wi-Fi 6和 LoRaWAN，正在降低在邊緣計算設(shè)施部署大量設(shè)備的成本。

現(xiàn)在客戶也擁有計算能力和工具來分析他們收集的數(shù)據(jù)，他們知道可以考慮新的方法來從中獲得更多價值，以改變他們的業(yè)務(wù)或改善客戶體驗。但他發(fā)現(xiàn)，許多企業(yè)很難弄清楚從哪里開始，而另一些企業(yè)則沒有想法。

Orlandini說，“過去最困難的部分是連接事物、對其進(jìn)行數(shù)學(xué)計算并管理一組設(shè)備?，F(xiàn)在困難的部分是弄清楚如何利用這些數(shù)據(jù)?！?/p>

基礎(chǔ)設(shè)施選項

Orlandini說，為了支持基礎(chǔ)設(shè)施，大多數(shù)企業(yè)不會對其現(xiàn)有系統(tǒng)進(jìn)行大規(guī)模的翻修和更換，而是在特定用例中采用邊緣計算到云計算的架構(gòu)。他表示，思科、戴爾、HPE、NetApp 和Pure Storage等主要供應(yīng)商的即服務(wù)選項可以幫助有可擴(kuò)展性問題或希望更快啟動項目的客戶。

咨詢機(jī)構(gòu)Dragon Slayer公司總裁 Staimer 補充說，邊緣計算到云計算的基礎(chǔ)設(shè)施替代方案還包括公有云提供商的內(nèi)部部署選項——特別是 AWS Outposts、Microsoft Azure Stack 和 Oracle Cloud@Customer，可以讓客戶動態(tài)地將處理和存儲移入和移出云平臺。

Staimer認(rèn)為，最新的邊緣計算到云計算方法的驅(qū)動力是對實時決策的需求。Staimer表示，如果人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)必須確定收到包裹是炸彈還是日常物品，自動駕駛汽車必須區(qū)分街道障礙物是袋子還是人員，那么幾秒鐘甚至幾毫秒的處理時間可能很重要。

Staimer 說，“在我們開發(fā)出蟲洞技術(shù)之前，處理光速延遲的唯一方法是將計算轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)上。而傳輸增加每一米距離都會增加延遲。我們沒有辦法繞過它，但是將少量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移計算機(jī)處理要比將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到計算機(jī)處理的時間要少得多?！?/p>