에지 컴퓨팅 분산 정보 기술(IT)아키텍처에는 클라이언트 데이터 처리 주변에서의 네트워크를 가까이 발생하는 원본으로 가능합니다.
데이터를 활력소의 현대적인 비즈니스,제공하는 소중한 비즈니스에 대한 통찰력하고 지원하는 실시간 제어에 중요한 비즈니스 프로세스 및 작업입니다. 오늘날의 비즈니스가 맞이의 바다에서 데이터,그리고 엄청난 양의 데이터는 정기적으로 수집에서 센서 및 IoT 에서 작동하는 장치에서 실시간 원격 위치하고 황량한 운영 환경의 거의 모든 곳에서 세계입니다.그러나 이러한 가상 데이터 홍수는 기업이 컴퓨팅을 처리하는 방식을 변화시키고 있습니다. 기존의 컴퓨팅 패러다임에 내장되어 중앙 데이터 센터는 매일 인터넷에 적합하지 않는 이동이 끝없이 성장의 강한 실제 데이터. 대역폭 제한이 지연 문제 및 예측할 수 없는 네트워크 장애가 발생할 수 있습은 모든 음모를 손상 같은 노력이 있습니다. 기업은 에지 컴퓨팅 아키텍처의 사용을 통해 이러한 데이터 과제에 대응하고 있습니다.
에서 간단히 말하자면,가장자리 컴퓨팅 움직임의 일부분이 저장소 및 컴퓨팅 리소스의 중앙 데이터 센터의 가까운 소스의 데이터 자체. 보다는 오히려 전송을 원시 데이터를 중앙 데이터 센터를 위한 처리와 분석,는 작업이 수행하는 대신 데이터가 실제적으로 생성되지는 소매 상점,공장,거대한 유틸리티 또는 똑똑한 도시입니다. 만의 결과는 컴퓨팅 작업을 가장자리에,같은 실시간 비즈니스 insights,장비 유지 보수 예측은 또 다른 실행 가능한 답변을 보내 주 데이터 센터를 위한 검토 및 기타 인간의 상호작용이 있습니다.따라서 에지 컴퓨팅은 IT 및 비즈니스 컴퓨팅을 재구성하고 있습니다. 을 포괄적인 보고서는 무엇 에지 컴퓨팅,작동 방법의 영향으로 클라우드,에지 사용의 경우,장단점과 구현을 고려 사항입니다.
에지 컴퓨팅은 어떻게 작동합니까?
에지 컴퓨팅은 모두 위치의 문제입니다. 전통적인 엔터프라이즈 컴퓨팅에서는 사용자의 컴퓨터와 같은 클라이언트 끝점에서 데이터가 생성됩니다. 이 데이터는 인터넷과 같은 WAN 을 통해 회사 LAN 을 통해 이동되며,여기서 데이터는 엔터프라이즈 응용 프로그램에 의해 저장되고 작동합니다. 그런 다음 해당 작업의 결과가 클라이언트 끝점으로 다시 전달됩니다. 이 남아 있는 검증하고 테스트 방법은 클라이언트-서버 컴퓨팅을 위한 가장 일반적인 비즈니스 응용 프로그램.
지 장치의 수를 인터넷에 연결되어 있고 데이터의 양에 의해 생산되고 있는 장치들과 사용에 의해 기업은 성장하고 너무에 대해 신속하게 전통적인 데이터 센터 인프라를 수용할 수 있다. 가트너는 2025 년까지 엔터프라이즈 생성 데이터의 75%가 중앙 집중식 데이터 센터 외부에서 생성 될 것이라고 예측했다. 의 전망을 이렇게 많은 데이터 수 있는 상황에서 종종 시간 또는 장애-민감을 둔다 놀라운 변형에 대한 글로벌 인터넷,는 그 자체가 종종 대상을 혼잡하고 혼란이다.
그래서 그것을 건축가로 이동 초점에서는 중앙 데이터 센터의 논리의 가장자리 인프라를 취하는 저장소 및 컴퓨팅 리소스에서 데이터 센터와 이동하는 리소스를 지점에 데이터가 생성됩니다. 원리는 간단합니다:데이터를 데이터 센터에 더 가까이 가져갈 수 없다면 데이터 센터를 데이터에 더 가까이 가져 오십시오. 개념의 가장자리 컴퓨팅 새롭지 않은,그리고 뿌리에서 수십 년 동안 살의 아이디어 원격 컴퓨팅과 같은 원격소는 그것이 더 안정적이고 효율적인 장 컴퓨팅 자원을 원하는 위치에 의존하기보다는 하나의 중심부에 위치하고 있습니다.
에지 컴퓨팅을 둔 스토리지와 서버는 데이터가 종종 요구보다 조금 더 많은 선반 부분의 장비를 운영하는 원격 LAN 를 수집하고 처리할 수 있는 데이터입니다. 많은 경우에,컴퓨팅 장치 배포에서 보호하거나 강하게 인클로저를 보호하는 장비는 극한 온도에서,습기 및 기타 환경적 조건입니다. 처리하는 과정이 포함됩 정규화하고 분석하는 데이터 스트림을 보면 비즈니스 인텔리전스를 위한,그만의 결과 분석이 없다는 것을 보여주기 위해 주요 데이터 센터도 있습니다.비즈니스 인텔리전스에 대한 아이디어는 크게 다를 수 있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다 소매 환경에 영상 감시의 전시실 바닥을 결합되어 있을 수도 있습니다 실제 데이터 확인 가장 바람직한 제품을 구성하거나 소비자의 수요가 없습니다. 다른 예로는 포함 예측 분석을 안내 할 수있는 장비 유지 및 보수하기 전에 실제의 결함 또는 오류가 발생합니다. 아직도 다른 예로는 종종 맞추와 유틸리티와 같은 물 처리는 발전을 보장하기 위해,해당 장비가 제대로 작동하고 품질을 유지하기 위해 출력합니다.
에지 대 클라우드 대 포그 컴퓨팅
에지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅 및 포그 컴퓨팅의 개념과 밀접하게 연관되어 있습니다. 하지만 몇 가지 사이에 겹치는 이러한 개념들이 동일한 것이 아닙니다,그리고 일반적으로 수 없 같은 의미로 사용됩니다. 개념을 비교하고 그 차이점을 이해하는 것이 도움이됩니다.
는 가장 쉬운 방법 중 하나의 차이를 이해하는 가장자리,클라우드와 안개 컴퓨팅을 강조하는 것입니다 그들의 일반적인 테마: 모든 세 가지 개념을 관계를 분산 컴퓨팅에 초점을 육체적인 배포를 계산 및 저장소에서 자원과 관련하여 데이터를 생산하고 있습니다. 차이점은 해당 리소스가 어디에 위치하는지에 대한 문제입니다.
Edge. 에지 컴퓨팅은 데이터가 생성되는 위치에 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 배포하는 것입니다. 이는 이상적으로 컴퓨팅 및 스토리지를 네트워크 에지의 데이터 소스와 동일한 지점에 배치합니다. 예를 들어,작은 인클로저로 여러 서버 및 저장을 설치할 수 있습 꼭대기에 풍력 터빈 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 생산에 의해 센서가 내에서 터빈다. 다른 예로,철도역할 수 있는 적당량의 계산 및 저장소 내에서 역를 수집하고 처리수를 추적 및 철도 교통 감지기이다. 의 결과 같은 처리할 수 있는 그런 다음 다시 보낼 수 또 다른 데이터 센터를 위한 인간의 검토,보관 및 병합되어와 기타 데이터는 결과에 대한 광범위한 분석.
구름. 클라우드 컴퓨팅,거대한 확장성이 뛰어의 배포를 계산 및 저장소에서는 여러 가지 중 하나되는 글로벌 위치(지역). 클라우드 업체는 또한 반드시 포함하여 다양의 사전 포장된 서비스를 위한 IoT 작업을 만들고,클라우드호 중앙 집중식 플랫폼에 대한 IoT 배포가 가능합니다. 하지만 클라우드 컴퓨팅을 제공합보다 훨씬 더 충분한 자원 및 서비스를 해결하는 복잡한 웹 로그 분석,가장 가까운 지역 클라우드 시설을 할 수 있는 여전히 될 수백 마일 지점에서 데이터 수집 및 연결에 의존하고 동일한 신경질 인터넷 연결을 지원하는 전통적인 데이터 센터가 있습니다. 실제로 클라우드 컴퓨팅은 전통적인 데이터 센터에 대한 대안-또는 때로는 보완-입니다. 클라우드는 중앙 집중식 컴퓨팅을 데이터 소스에 훨씬 더 가깝게 얻을 수 있지만 네트워크 가장자리에서는 그렇지 않습니다.
안개. 그러나 컴퓨팅 및 스토리지 배포의 선택은 클라우드 또는 엣지에만 국한되지 않습니다. 클라우드 데이터 센터 너무 멀리 있지만,가장자리 배포될 수 있습이 너무 리소스가 제한되는,또는 육체적으로 흩어져있거나 분산하는 엄격한 가장자리 컴퓨팅을 실용적이다. 이 경우 안개 컴퓨팅의 개념이 도움이 될 수 있습니다. 안개 컴퓨팅는 일반적으로 걸을 둔 계산 및 저장소 리소스”내에”데이터하지만,반드시”에서”데이터입니다.
Fog 컴퓨팅 환경을 생산할 수 있는 러량 센서 또는 IoT 생성된 데이터에서 광대한 물리적 영역은 너무 큰을 정의합니다. 예 스마트 빌딩,스마트 도시 또는 스마트 유틸리티는 그리드. 고려 스마트 시티는 데이터를 추적하는 데 사용할 수 있습,분석 및 최적화하여 대중 교통 시스템 유틸리티시,도시의 서비스와 가 장기 도시 계획이다. 단일리 배포하지 못하를 처리하기에 충분히 이러한 부하,그래서는 안개 컴퓨팅을 운영할 수 있는 시리즈의 안개 노드의 배포의 범위 내에서 환경을 수집,처리 및 분석하는 데이터입니다.
참고:그것의 중요한 반복하는 안개 컴퓨팅 및 에지 컴퓨팅 공유하는 거의 동일한 정의와 건물,그리고 본 약관은 때로는 같은 의미로 사용자 중에서도 기술 전문가이다.
에지 컴퓨팅이 중요한 이유는 무엇입니까?
컴퓨팅 작업이 수요가 적합한 아키텍처,그리고 건축물에 맞는 하나의 유형 컴퓨팅 작업을 하지 않는 반드시 맞는 모든 형태의 컴퓨팅 작업을 합니다. 에지 컴퓨팅으로 떠오르고 있는 실행 가능하고 중요한 건 지원하는 컴퓨팅 분산 배포를 계산 및 저장소 가까이를 이상적으로 동일한 실제 위치에으로 데이터 소스입니다. 일반적으로,컴퓨팅 분산 모델은 거의 새로운 개념의 원격 사무소,지점,데이터 센터의 코로케이션과 클라우드 컴퓨팅이 길고 입증된 추적 기록이다.
하지만 분산 어려울 수 있습니다,지나치게 요구하는 높은 수준의 모니터링 및 제어 있는 쉽게 바라보면 멀리 움직에서는 전통적인 중앙 컴퓨팅 모델입니다. 에지 컴퓨팅가 관련이기 때문에 그것이 제공하는 효과적인 솔루션 신흥 네트워크와 관련된 문제를 움직이는 엄청난 양의 데이터는 오늘날의 조직의 생산 및 소비. 그것은 단지 양의 문제가 아닙니다. 또한 시간 문제;응용 프로그램은 점점 더 시간에 민감한 처리 및 응답에 따라 달라집니다.
자가 운전 자동차의 상승을 고려하십시오. 그들은 지능형 교통 통제 신호에 의존 할 것입니다. 자동차 및 교통 통제는 실시간으로 데이터를 생성,분석 및 교환해야합니다. 이 요구 사항에 엄청난 수의 자율 차량을 곱하면 잠재적 인 문제의 범위가 명확 해집니다. 이를 위해서는 빠르고 반응이 빠른 네트워크가 필요합니다. Edge-and fog-computing 은 세 가지 주요 네트워크 제한 사항을 해결합니다: 대역폭,대기 시간 및 혼잡 또는 신뢰성.
- 대역폭. 대역폭은 네트워크가 시간이 지남에 따라 수행 할 수있는 데이터의 양이며 일반적으로 초당 비트로 표시됩니다. 모든 네트워크에는 제한된 대역폭이 있으며 무선 통신의 경우 한계가 더 심각합니다. 즉,네트워크를 통해 데이터를 통신 할 수있는 데이터 양 또는 장치 수에 유한 한 제한이 있음을 의미합니다. 하지만 그것은 가능한 증가 네트워크 대역폭을 수용상의 장치 및 데이터 비용할 수 있는 뜻깊은 여전히 있다,(더 높은)유한 제한 해결되지 않은 다른 문제입니다.
- 대기 시간. 대기 시간은 네트워크의 두 지점간에 데이터를 보내는 데 필요한 시간입니다. 지만 통신에 이상적인 장소에서 빛의 속도로 큰 물리적 거리와 결합 네트워크 정체 또는 중단할 수 있는 지연의 데이터 이동 네트워크를 통해. 이는 분석 및 의사 결정 프로세스를 지연시키고 시스템이 실시간으로 응답 할 수있는 능력을 감소시킵니다. 그것은 심지어 자율 차량의 예에서 생명을 요했다.혼잡. 인터넷은 기본적으로 글로벌”네트워크의 네트워크입니다.”하지만 그것은 진화가 제공하는 좋은 일반적 목적의 데이터 교환을 위한 대부분의 일상적인 컴퓨팅 작업을 같은 파일을 교환하거나 기본적인 스트리밍–의 볼륨 데이터와 관련 수십억의 장치를 압도할 수 있는 인터넷을 일으키는 높은 수준의 혼잡하고 강제로 시간이 많이 걸리는 데이터는 재전송. 다른 경우에는,네트워크 중단을 악화시킬 수 있습 혼잡고 심지어는 서버 통신에는 일부 인터넷 사용자 전적으로 인터넷을 만들 것들을 쓸모없는 중에 중단했다.
배포하여 서버 및 저장 데이터가 생성,에지 컴퓨팅 운영할 수 있는 많은 장치를 통해 더 작고 더 효율적 LAN 는 넓은 대역폭이 독점적으로 사용하여 로컬에 데이터 생성하는 장치를 만들기,대기 시간과 혼잡에 거의 존재하지 않는 것입니다. 로컬 저장소를 수집하고 보호하는 원시 데이터는 동안,로컬 서버를 수행할 수 있는 가장자리에 필수적 애널리틱스 또는 적어도 사전 프로세스를 줄이고 데이터를 결정을 내에는 실시간 보내기 전에 결과,또는 필수적인 데이터,클라우드 또는 중앙 데이터 센터도 있습니다.
에지 컴퓨팅을 사용할 경우 예
에서 주요한,첨단 컴퓨팅 기법을 사용하여 수집,필터링,프로세스하고 데이터를 분석하”위치에서”가까이에서 네트워크의 가장자리입니다. 그것은 강력한 수단을 사용하여 데이터 수 없는 첫 번째 이동하는 중앙 위치 때문에 보통 엄청난 양의 데이터 같은 움직임은 비용 금지,기술적으로 사용이 불가능하거나 수 있습 그렇지 않으면 위반 규정 준수의 의무,데이터와 같은 주권이 있습니다. 이 정의는 무수한 실제 예제와 사용 사례를 낳았습니다.
- 제조. 산업 제조자 배포자 컴퓨팅을 모니터링,제조하여 실시간 분석하고 기계에서 학습장을 찾는 오류를 생산하고 향상 제품 제조업 품질입니다. 자 컴퓨팅을 지원한 의 환경 센서를 통해 제조 공장,제공에 대한 통찰력 어떻게 각 제품 구성 요소 조립 및 저장 방법 및 장소 남아있다. 제조 업체들은 이제 더 빠르고 정확한 사업 결정에 관한 공장 시설 및 제조 작업입니다.농업. 햇빛,토양 또는 살충제가없는 실내에서 작물을 재배하는 사업을 고려하십시오. 이 프로세스는 성장 시간을 60%이상 줄입니다. 센서를 사용하면 비즈니스가 물 사용,영양소 밀도를 추적하고 최적의 수확을 결정할 수 있습니다. 데이터 수집 및 분석을 찾아의 효과 환경적 요인들과 지속적으로 개선 작물 성장하는 알고리즘을 작물 수확에서 최상의 조건.
- 네트워크 최적화. 에지 컴퓨팅 도울 수 있는 네트워크 성능을 최적화하여 성능을 측정하기 위해 사용자 인터넷을 통해 다음 채용 분석을 결정하는 가장 신뢰할 수 있는,대기 시간이 짧은 네트워크 경로에 대한 각 사용자의 트래픽이다. 에서 효과,가장자리 컴퓨팅을 사용하”조종”트래픽이 네트워크를 통해 최적의 시간에 민감한 트래픽의 성능입니다.
- 직장 안전. 에지 컴퓨팅 결합할 수 있습과 데이터를 분석트 카메라,직원의 안전 장치 및 다른 다양한 센서 사업을 감독한 작업환경 조건 또는 보장하는 것은 직원에 따라 설립된 안전 프로토콜을-특히 작업 현장 또는 원격 또는 비정상적으로 위험 같은 건설 현장이나 석유 굴착 장치.
- 개선 된 건강 관리. 의료 산업은 장치,센서 및 기타 의료 장비에서 수집 된 환자 데이터의 양을 대폭 확대했습니다. 는 엄청난 데이터 양이 필요합자 컴퓨팅을 적용한 자동화 기계를 학습하는 데이터에 액세스를 무시”정상”데이터를 식별하고 문제는 데이터는 임상의 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다 환자를 돕기 위해 방지 건강 문제입니다.교통. 자율 차량을 필요 및 생산하는 어느 곳에서 5TB20TB,하루에 관하여 정보를 수집하는 위치,속도,차량 상태,도로,교통의 조건과 다른 차량입니다. 그리고 차량이 움직이는 동안 데이터를 실시간으로 집계하고 분석해야합니다. 이것은 상당한 온보드 컴퓨팅을 필요로합니다-각 자율 차량은”가장자리가됩니다.”또한이 데이터는 당국과 기업이 지상의 실제 조건을 기반으로 차량 함대를 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.소매. 소매업 생산할 수 있는 엄청난 데이터에서 볼륨감시,주식 추적이,판매 데이터 및 기타 실시간 비즈니스 세부사항. 에지 컴퓨팅 도울 수 있는 분석이 다양한 데이터를 식별하고 비즈니스 기회 등의 효과적인 처리되어 있습니다 또는 캠페인을 판매를 예측하고 최적화하는 공급업체에 주문니다. 이후 소매업에 극적으로 다를 수 있습니다 지역 환경,에지 컴퓨팅 될 수 있는 효과적인 솔루션을 위한 지역에서 처리가 있습니다
혜택을의 가장자리 컴퓨팅
에지 컴퓨팅의 주소는 중요한 인프라 도전과제와 같은 대역폭 제한을 초과 대기 시간 및 네트워크 정체-하지만 여러 가지가 있는 잠재 추가적인 혜택을 가장자리 컴퓨팅 할 수있는 매력적인 접근 방식에서 다른 상황입니다.
자율성. 에지 컴퓨팅은 사이트의 환경 적 특성으로 인해 연결이 신뢰할 수 없거나 대역폭이 제한되는 곳에서 유용합니다. 예를 포함한 석유 굴착 장치,선박,바다에서 원격 농장 또는 다른 원격 위치에,같은 열대우림이나 사막이다. 에지 컴퓨팅 않은 컴퓨팅 작업 사이트에서도 가장자리에 장치 같은 물 질에서 센서 물기 청정기에서 원격 마을,그리고 저장할 수 있는 데이터를 전송하는 중심점을 때만 연결을 사용할 수 있습니다. 처리하여 로컬에 데이터를 양의 데이터 전송할 수 있습 크게 감소하고,필요 훨씬 적은 대역폭 또는 연결시간보다도 그렇지 않으면 필요합니다.
데이터 주권. 엄청난 양의 데이터를 이동하는 것은 단지 기술적 인 문제가 아닙니다. 데이터의 여행을 통해 국가 및 지역 경계를 자세를 취할 수 있는 추가적인 문제를 위해서,데이터 보안을 개인 정보 보호하고 다른 법률 문제를 해결합니다. 자 컴퓨팅을 유지하는 데 사용할 수 있습 데이터의 가까운 소스와 범위 내에서의 일반적인 데이터를 주권 법률과 같은 유럽연합의 GDPR 는 방법을 정의하는 데이터의 저장,처리되고 노출됩니다. 할 수 있습니다.raw 데이터를 로컬로 처리,왜곡 또는 보안에 민감한 데이터를 전송하기 전에게 아무것도 클라우드 또는 기본 데이터 센터에서 할 수있는 다른 관할권.
에지 보안. 마지막으로 에지 컴퓨팅은 데이터 보안을 구현하고 보장 할 수있는 추가 기회를 제공합니다. 지만급업체 IoT 서비스와 전문 분석,기업을 유지에 대한 우려의 안전과 보안 및 데이터 한 남자와 여행을 다시 클라우드 또는 데이터 센터도 있습니다. 구현을 통해 컴퓨팅에서 가장자리,모든 데이터 네트워크를 통과하게 다시 클라우드 또는 데이터 센터 보호할 수 있는 암호화를 통해,가장자리 배포 자체를 강하게 할 수 있습에 대한 해커와는 다른 악의적 활동을 보안 IoT 장치에 남아 있는 제한된다.
과제의 가장자리 컴퓨팅
지만 가장자리 컴퓨팅를 제공하는 잠재력을 가지고 매력적인 혜택을에 걸쳐 다수의 사용의 경우,이 기술은 지역에 고장이 없습니다. 을 넘어 전통 문제의 네트워크를 제한 사항이 있는 여러 가지 중요한 고려사항에 영향을 미칠 수 있는 채택을의 가장자리 컴퓨팅
- 제한 기능입니다. 클라우드 컴퓨팅이 가장자리 또는 안개 컴퓨팅으로 가져 오는 매력의 일부는 리소스와 서비스의 다양성과 규모입니다. 인프라를 배포하는 가장자리에서 효과적일 수 있지만,범위 및 목적의 가장자리 배포해야 합 명확하게 정의하도 광범위한 에지 컴퓨팅 배포를 특정 목적에서 미리 정해진 규모를 사용하여 제한된 자원과 몇 서비스입니다.
- 연결성. 에지 컴퓨팅은 일반적인 네트워크 제한을 극복하지만 가장 용서하는 에지 배포조차도 몇 가지 최소 수준의 연결이 필요합니다. 열악하거나 엉뚱한 연결을 수용하는 에지 배포를 설계하고 연결이 끊어지면 에지에서 일어나는 일을 고려하는 것이 중요합니다. 연결 문제의 여파로 자율성,인공 지능 및 우아한 실패 계획은 성공적인 에지 컴퓨팅에 필수적입니다.
- 보안. IoT 기기는 악명 높은 안전하지 않은,그래서 그것의 중요한 디자인에는 에지 컴퓨팅 배포하는 것을 강조하는 적절한 장치의 관리와 같은 정책 기반의 구성에 적용뿐만 아니라,보안에 컴퓨팅 및 저장소–와 같은 요소를 포함하여 소프트웨어 패치 및 업데이트–특별한 관심과 암호화 데이터와에서 항공편. 주요 클라우드 제공 업체의 IoT 서비스에는 보안 통신이 포함되어 있지만 처음부터 edge 사이트를 구축 할 때 자동이 아닙니다.
- 데이터 수명주기. 오늘날의 데이터 과잉의 다년생 문제는 그 데이터의 너무 많은 부분이 불필요하다는 것입니다. 고려료 모니터링 장치-그것은 단지 문제에 중요한 데이터,그리고 거기에 작은 시점에서 유지하는 일반 환자 데이터입니다. 실시간 분석에 관련된 대부분의 데이터는 장기간에 걸쳐 보관되지 않는 단기 데이터입니다. 비즈니스는 분석이 수행되면 보관할 데이터와 폐기 할 데이터를 결정해야합니다. 그리고 유지되는 데이터는 비즈니스 및 규제 정책에 따라 보호되어야합니다.
에지 컴퓨팅을 구현
에지 컴퓨팅은 간단한 아이디어를 수 있는 쉬워 보이지만 개발된 전략을 구현하는 사운드에 배포장할 수 있는 도전적인 운동입니다.
모든 성공적인 기술 배포의 첫 번째 중요한 요소는 의미있는 비즈니스 및 기술 에지 전략의 창출입니다. 이러한 전략은 공급 업체 또는 장비를 선택하는 것이 아닙니다. 대신 에지 전략은 에지 컴퓨팅의 필요성을 고려합니다. “왜”를 이해 요구하는 명확한 이해의 기술 및 비즈니스 문제는 조직를 해결하기 위해 노력하는 등 극복 네트워크 제약 조건과 데이터를 관찰하 주권이 있습니다.
이러한 전략을 수도 있습의 토론으로 시작 그냥 무엇을 가리는 의미 존재하는,사업을 위해 어떻게 혜택을 제공합니다. 에지 전략은 또한 기존 비즈니스 계획 및 기술 로드맵과 일치해야합니다. 는 경우,예를 들어,비즈니스를 줄이기 위해 노력의 중앙 데이터 센터 공간,그리고 다른 분산 컴퓨팅 기술에 맞출 수 있습니다.프로젝트가 구현에 더 가까워 질수록 하드웨어 및 소프트웨어 옵션을 신중하게 평가하는 것이 중요합니다. Edge 컴퓨팅 공간에는 Adlink 기술,Cisco,Amazon,Dell EMC 및 HPE 를 포함한 많은 공급 업체가 있습니다. 각 제품 오퍼링은 비용,성능,기능,상호 운용성 및 지원을 평가해야합니다. 소프트웨어 관점에서 볼 때 도구는 원격 에지 환경에 대한 포괄적 인 가시성과 제어 기능을 제공해야합니다.
실제로 배포의 에지 컴퓨팅 이니셔티브에 극적으로 다를 수 있습니다 범위 및 규모에 이르기까지 일부는 로컬 컴퓨팅 장치-전투에서 인클로저에 강하게 꼭대기에는 유틸리티의 광대 한 배열 센서 먹이는 높은 대역폭,low-latency 네트워크 연결을 공개 클라우드. 두 개의 에지 배포가 동일하지 않습니다. Edge 전략 및 계획을 edge 프로젝트 성공에 매우 중요하게 만드는 것은 이러한 변형입니다.
에지 배포에는 포괄적 인 모니터링이 필요합니다. 기억하기가 어려울 수 있습니다-또도 불가능니다-그것을 얻 직원을 실제리 사이트의 가장자리 배포해야 한을 제공하도록 설계되었 탄력,내결함성 및 자기 치료 기능입니다. 모니터링 도구 제공해야 하는 명확한 개요를 원격의 배포에 사용하기 쉬운 프로비저닝 및 구성을 제공합 포괄적인 경고 및 보고하고 보안을 유지하의 설치 및 그것의 데이터입니다. 장 모니터링을 포함한 종종의 배열표 및 Kpi 와 같은 사이트 사용 또는 가동 시간,네트워크의 성능,저장 용량 및 사용량 및 컴퓨팅 리소스입니다.
그리고 가장자리 유지 관리를 신중하게 고려하지 않으면 가장자리 구현이 완료되지 않습니다.
- 보안. 물리적 및 논리적 보안 조치는 중요하고 포함해야하는 도구를 강조한 취약성 관리 및 침입 탐지와 예방에 있습니다. 보안해야 합 확장 센서와 IoT 기기,모든 장치가 네트워크 요소에 액세스할 수 있는 또는 해킹–를 제시하는 어리둥절 가능한 공격 표면이 있습니다.
- 연결성. 연결은 또 다른 문제와 규정을 만들 수 있어야합니다에 액세스하 제어 및 보고할 때에도 연결에 대한 실제 데이터가 사용할 수 없습니다. 일부 에지 배포는 백업 연결 및 제어를 위해 보조 연결을 사용합니다.관리. 에지 배포의 원격 및 종종 황폐 한 위치는 원격 프로비저닝 및 관리를 필수적으로 만듭니다. IT 관리자는 가장자리에서 일어나는 일을 볼 수 있어야하며 필요한 경우 배포를 제어 할 수 있어야합니다.
- 물리적 유지 보수. 물리적 유지 보수 요구 사항을 간과 할 수 없습니다. IoT 장치는 종종 일상적인 배터리 및 장치 교체로 수명이 제한적입니다. 기어가 고장 나서 결국 유지 보수 및 교체가 필요합니다. 실용적인 사이트 물류는 유지 보수에 포함되어야합니다.
에지 컴퓨팅,IoT 및 5G 가능성
에지 컴퓨팅,발전하고 새로운 기술을 사용하고 모범 사례를 향상시키는 기능과 성능. 아마도 가장 주목할만한 추세는 edge 가용성이며 edge 서비스는 2028 년까지 전 세계적으로 제공 될 것으로 예상됩니다. 는 에지 컴퓨팅은 종종 특정 상황에 맞는 오늘날 기술이 될 것으로 예상된다 더 많은 유비쿼터 이동 방법으로는 인터넷 사용 가져 더 추상화 및 잠재적 사용의 경우 가장자리를 위한 기술입니다.
이에서 볼 수 있습의 확산에 컴퓨팅,저장 및 네트워크 제품은 특별히 설계된 가장자리를 위한 컴퓨팅에 있습니다. 더 많은 멀티 벤더와의 파트너십을 통해 가장자리에서 더 나은 제품 상호 운용성과 유연성을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 AWS 와 Verizon 간의 파트너십을 통해 edge 에 더 나은 연결성을 제공 할 수 있습니다.
무선 통신 기술 등 5G Wi-Fi6 에 영향을 미칠 것입니다,가장자리 배포 및 사용률 향후 몇 년 동안,사용한 가상화 및 자동화 기능이 있는 아직 탐험과 같은 더 나은 차량 자율성과 작업의 마이그레이션을 가하면서,무선 네트워크는 보다 유연하고 비용 효과적이다.
에지 컴퓨팅 결과를 보면 알 수 있으로 상승의 IoT 및 갑작스런 공급 과잉의 데이터 같은 장치를 생산합니다. 하지만과 IoT 기술에 아직도 상대적 초기 단계,진화의 IoT devices 도에 영향을 미래의 발전 에지 컴퓨팅에 있습니다. 이러한 미래 대안의 한 예는 마이크로 모듈 형 데이터 센터(MMDCs)의 개발입니다. 이 MMDC 은 기본적으로 데이터 센터를 상자에 넣고 완전한 데이터 센터 내에서의 작은 모바일 시스템 구축할 수 있는 가까운 데이터와 같은 도시를 가로 질러나 지역을 얻을 컴퓨팅 훨씬 더 가까이하지 않고 데이터를 넣고 가장자리에서 적절한 데이터.