邊緣計算通過很大程度地減少數(shù)據(jù)傳輸時間來降低一些安全風險

邊緣計算并非對每個物聯(lián)網(wǎng)設備或工作負載都具有意義。人們需要了解一些邊緣計算示例，以了解應該在何時何地將其作為云計算架構的一部分。

與傳統(tǒng)的云計算架構相比，邊緣計算的性能、安全性和成本優(yōu)勢使其越來越受歡迎，但并不總是最適用于分布式工作負載。

邊緣計算是指在最終用戶的電腦、手機或物聯(lián)網(wǎng)傳感器等生成和消費數(shù)據(jù)的設備上或附近處理數(shù)據(jù)的架構。這不同于傳統(tǒng)的云計算，云計算依靠中央服務器來接收數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)并將其發(fā)送回客戶端設備。而邊緣計算可以減少網(wǎng)絡等待時間，減少數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡上的暴露，在某些情況下，通過將處理加載到最終用戶的設備來降低成本。

由于具有吸引人的優(yōu)勢，云計算架構師可能希望將盡可能多的工作負載推向邊緣計算。但是在這樣做之前，他們應該考慮每個應用程序的結(jié)構、性能要求和安全性注意事項以及其他因素。

兩種類型的邊緣計算架構

在權衡邊緣計算模型是否合適時，首先要問的問題是哪種架構可用。主要有兩種類型：

設備-邊緣計算，其中直接在客戶端設備上處理數(shù)據(jù)。 云計算-邊緣計算，其中在邊緣計算硬件上處理數(shù)據(jù)，而邊緣計算硬件在地理位置上比集中式云計算數(shù)據(jù)中心更靠近客戶端設備。

如果客戶端設備能夠以統(tǒng)一的方式處理該處理負擔，則設備-邊緣計算模型可以很好地工作。可以采用臺式機或筆記本電腦來處理此問題，但低功率物聯(lián)網(wǎng)傳感器可能缺少有效處理數(shù)據(jù)所需的計算和存儲資源。

此外，如果企業(yè)依賴于許多不同類型的邊緣設備和操作系統(tǒng)，所有這些設備可能具有不同的功能和配置，那么使用設備-邊緣計算模型可能會很困難。

借助云計算-邊緣計算模型，最終用戶設備并不是塑造架構的主要因素。如果企業(yè)使用云計算-邊緣計算架構，那么最終用戶使用的設備類型并不重要，因為不會將數(shù)據(jù)存儲或處理從中央云轉(zhuǎn)移到這些設備。與其相反，企業(yè)需要將負載轉(zhuǎn)移到在云計算-邊緣計算運行的服務器。這些服務器通常位于比中央云更靠近最終用戶的數(shù)據(jù)中心。

邊緣計算的局限性

在企業(yè)決定將工作負載移至邊緣計算之前，需要評估支持這些邊緣計算模型是否合理。這些限制可能使企業(yè)回到傳統(tǒng)的云計算架構。

邊緣安全

邊緣計算通過很大程度地減少數(shù)據(jù)傳輸時間來降低一些安全風險，但同時也帶來了更復雜的安全挑戰(zhàn)。

例如，如果企業(yè)在不受控制的最終用戶設備上存儲或處理數(shù)據(jù)，很難保證這些設備沒有受到網(wǎng)絡攻擊者可能利用的漏洞的攻擊。即使使用云計算-邊緣計算模型來保留對邊緣計算基礎設施的控制，擁有更多可管理基礎設施也會增加攻擊面。

與保護正在處理的數(shù)據(jù)相比，保護通過網(wǎng)絡傳輸?shù)臄?shù)據(jù)(可以對其進行加密)通常要容易得多。因此，邊緣計算的安全性的弊端可能超過其好處。

這使得邊緣計算對于具有高安全性規(guī)范的工作負載而言并非理想選擇。如果企業(yè)要處理敏感數(shù)據(jù)或有特殊的合規(guī)性要求，則具有集中式服務器的標準云計算模型的風險可能會降低。

延遲要求

邊緣計算可提高應用程序性能和響應能力，因為數(shù)據(jù)不必往返于云計算的數(shù)據(jù)中心進行處理。對于需要真正即時通信流的工作負載，這是一個關鍵優(yōu)勢。云計算提供商繼續(xù)增加數(shù)據(jù)中心的位置，但是他們的大型數(shù)據(jù)中心設施通常位于遠離人口中心的偏遠位置。

大多數(shù)工作負載具有較低的延遲標準。與傳統(tǒng)的云計算架構相比，邊緣計算網(wǎng)絡可能只會將網(wǎng)絡響應速度提高幾毫秒。對于標準應用，常規(guī)架構帶來的網(wǎng)絡延遲是可以接受的。而確保延遲改善確實值得進行權衡，尤其是在考慮了增加的成本和管理負擔之后。

數(shù)據(jù)量

考慮企業(yè)的工作負載需要處理多少數(shù)據(jù)，以及邊緣計算基礎設施是否可以有效地處理它。如果企業(yè)的工作負載產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，則需要一個龐大的基礎設施來分析和存儲該數(shù)據(jù)。從管理的角度來看，它可能成本更低，并且更容易將數(shù)據(jù)移至公共云數(shù)據(jù)中心。

另一方面，如果工作負載基本上是無狀態(tài)的并且不涉及大量數(shù)據(jù)，則它們往往是邊緣計算的理想選擇。

邊緣計算實例

為了說明上面列出的取舍，以下是邊緣計算何時適合和不適合的一些示例。

采用邊緣計算的很好例子包括：

自動駕駛汽車。自動駕駛汽車會收集大量數(shù)據(jù)，需要實時做出決策，以確保道路上或附近的乘客和其他人的安全。延遲問題可能會導致自動駕駛汽車的響應時間延遲幾毫秒，而這種情況可能會產(chǎn)生嚴重的影響。 智能恒溫器。這些設備生成的數(shù)據(jù)相對較少。此外，收集的某些數(shù)據(jù)(例如人們回家的時間和調(diào)整溫度)可能會影響隱私。將數(shù)據(jù)保留在邊緣計算是切實可行的，可以幫助減輕安全隱患。 交通信號燈。交通信號燈具有三個特征，使其非常適合邊緣計算：實時響應變化的需求;相對較低的數(shù)據(jù)輸出;偶爾會失去互聯(lián)網(wǎng)連接。

以下是一些邊緣計算效果不佳的示例：

常規(guī)應用程序。很難想到需要邊緣計算基礎設施的性能或響應能力的常規(guī)應用程序。它可能會減少應用程序加載或響應請求所需的時間，但這種改進并不值得付出更多成本。 監(jiān)控攝像系統(tǒng)。監(jiān)控視頻通常會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。在邊緣計算處理和存儲數(shù)據(jù)是不切實際的，因為這將需要大型且專門的基礎設施。將數(shù)據(jù)存儲在集中式云計算設施成本將會低得多，也容易得多。 智能照明系統(tǒng)。允許用戶通過互聯(lián)網(wǎng)控制家庭或辦公室中照明的系統(tǒng)不會生成大量數(shù)據(jù)。但是智能照明系統(tǒng)往往具有最小的處理能力，也沒有超低延遲要求，如果打開燈具需要一兩秒鐘的時間，那沒什么大不了的。用戶可以構建用于管理這些系統(tǒng)的邊緣基礎設施，但這在大多數(shù)情況下都不值得花費更多的成本。

責任編輯：Rex_08