边缘到云

什么是边缘到云?

边缘到云是指不再将企业数据仅放在数据中心;这些企业数据在边缘 生成,数量不断增加,并在云端进行处理和存储,供全球不断分散的企业员工使用。

组织如何在现代边缘到云环境中管理数据?

随着组织通过物联网 (IoT)  设备、智能传感器和其网络边缘上的其他设备生成数据,必须要收集、存储和处理这些数据。要从这些数据中提取业务洞见,数据必须在边缘、云、数据中心以及身处各个工作地点和环境中的用户之间无缝流转。

 

为何必须部署边缘到云?

人们对于实时数据驱动型决策制定的需求不断攀升,尤其是在边缘,这是如今的边缘到云方法的驱动力之一。例如,自动驾驶技术依赖于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 系统,可以在几分之一秒内确定街道上的物体是车辆、行人还是道路上的碎片。

什么是边缘到云平台?

边缘到云平台旨在为组织的所有应用和数据提供云体验 ,而不受其所处位置的限制。此平台可为用户提供一致的体验,同时兼具安全性。它能助力企业抓住新的商机,只需简单点击即可提供新服务,而且易于扩展,能满足不断变化的业务需求。

边缘到云平台的原理是什么?

要在任何位置提供云体验,平台需要具备以下几个主要特性:

自助服务:组织必须能够为新项目(例如容器 或 MLOps 的新虚拟机 (VM) 或服务)轻松、快速地运行资源。只需简单点击即可让用户选择和部署所需的云服务。真正的边缘到云平台还应提供整个混合 IT 资产(包括公有云上的资产)的成本、使用率和预测容量数据。

可快速扩展:为了兑现云的敏捷性诺言,平台需要内置的缓冲容量,以便在需要更大容量时,即时到位并即时可用。缩减容量也应予以简化,使基础设施使用率尽可能贴合业务需求。

即用即付:费用应该按照实际使用容量来计算,以便企业可以在避免前期成本过高和采购延迟的情况下启动和运行新项目。这样既消除了浪费式过度配置,也避免了配置不足导致的业务中断风险。

托管服务:边缘到云平台应该减轻管理和更新基础设施的运维压力,让 IT 可以专注于建立业务和创收。为了满足组织的安全需求,边缘到云平台还必须提供随时供生产使用的企业级安全性,同时确保数据和应用保留在组织自己的设施(或托管提供商的设施)中并在组织的控制之下。通过部署现代的节能设备和清除利用率低的基础设施,此方法还支持可持续性目标。

 

为何边缘到云方法如此重要?

世界各地的组织都在积极进行数字化转型,但很多时候,他们必须重新确认自己现有的技术基础设施能否能满足数据增长、边缘扩展、IoT 和分散式团队的需求。随着在云、边缘、数据中心和托管位置上的数据生成和使用,在企业各处形成信息孤岛就成为很大风险,这会限制组织制定有效的数据驱动型决策的能力。

虽然现在大部分数据仍存储在内部部署,但预计在不久的将来,其他类型的数据会在边缘收集、处理和管理,而不是在传统的数据中心或公有云中进行。在内部部署之外的这些远程站点上,采用最具成本效益的方式管理工作流,以确保永续运行的连接并满足合规性和安全性要求;但做到这些绝非易事。这需要能够帮助组织管理、保护和利用从边缘到云的所有数据的平台、功能及顾问和咨询服务。

在组织的整个混合 IT 资产内,边缘到云的方法通过相同的敏捷性、便利性和即用即付灵活性提供统一体验。这意味着组织在运行关键业务应用时不必有所取舍,重要的企业数据服务可以同时利用内部部署资源和公有云。

 

边缘计算与云计算的区别

边缘计算和云计算都发生在传统数据中心之外,运行计算的确切位置是这两个概念之间的差别所在。

云计算

云计算是一种实施模式,其中存储、服务器、应用等均通过互联网远程交付。在这种模式下,用户可以访问经由远程提供商在线提供的虚拟计算、网络和存储资源。用户无需购买和维护大量的计算、存储和其他 IT 基础设施,大部分事务均可交由云服务提供商处理。

边缘计算

边缘计算可以算作是云计算的进阶版,随着 5G 网络和 IoT 的兴起而诞生。它允许组织对在边缘收集的数据进全面合分析,而无需传统数据中心的 IT 基础设施。边缘计算也带来了很多潜在的应用,包括安全和医疗监控、自动驾驶汽车、视频会议以及增强的客户体验等。

从根本上说,边缘计算提高了企业和组织在任何特定时间处理数据的效率,使他们能够以前所未有的速度了解更多知识并发掘更多洞见。企业可借助来自各种多址边缘计算位置的详细数据,利用历史数据、近乎实时的数据以及灵活可扩展的处理能力更好地预测、管理、准备应对和适应未来的需求,并摆脱了旧有 IT 方案的成本和限制。

组织不必在边缘计算和云计算之间二选一。两种模式各有千秋,适用于不同的用例。边缘到云平台支持组织在对他们而言最具业务价值的位置部署每种模式,同时让信息在整个企业网络之间流通。

 

边缘到云技术的优势有哪些?

边缘到云体验可为组织带来诸多优势:

  • 提高敏捷性:边缘到云平台让组织具备快速响应业务请求、抓住市场机遇和加速新产品上市的灵活性。
  • 实现应用现代化:即使是可能不适合迁移到公有云的关键业务工作负载,也能在当今的即服务平台上高效运行。此外,云服务还可以帮助组织获得容器技术的各种优势,包括节省算力和内存使用、加速应用开发以及实现随处运行所需的可移植性。
  • 利用混合云环境的力量并摆脱复杂性:边缘到云平台具有混合云 的优势,但没有管理上的麻烦。在即服务平台上运行的应用保留了其熟悉的用户体验。可以保留现有的应用关联,用户无需学习新技能或流程。
  • 满怀信心地制定混合云策略:借助边缘到云技术,组织可以轻松创建最优的内部部署和外部部署资产组合,并随着业务和市场条件的变化,在二者之间快速切换。组织甚至可以通过边缘到云平台监控和管理公有云资源的使用。
  • 实现应用和数据的转型价值:有些数据集因为太大或是关键业务数据,而不能迁移到云端。边缘到云平台为数据资产提供了最大的可用性和最小的延迟。此外,还提供创建和清理数据湖并通过分析和 AI 提取重要信息的强大方法。

 

为何要采用边缘到云?

组织借助边缘到云计算能够兼得边缘计算和云基础设施的优势,促进实时决策并提高系统性能。

  • 降低延迟:边缘到云架构并未将数据传输到云进行处理,而是就近处理。这样缩短了将数据发送到处理基础设施所需的距离。数据在本地进行处理,降低了将数据传输到云并进一步处理导致的延迟,有助于组织快速获得洞见并做出决策。
  • 增强安全性:边缘积累的数据存储在同一位置,有助于企业遵守隐私、合规和治理标准。很容易实施安全策略,以将风险降至最低。另外,由于数据存储在本地,就不太容易受到安全漏洞的影响。
  • 提升可扩展性:分布式架构使企业能够根据需要扩展边缘计算资源,有助于并行处理并提高可扩展性。
  • 增强可靠性:有多个边缘节点,降低了出现单点故障时的风险。如果边缘设备停止工作,工作负载将转移到其他设备,以减少宕机时间并确保持续运作。
  • 降低成本:在本地而不是云中处理数据可降低传输和存储成本,最终减少组织的 IT 投资。

什么是边缘到云架构?

边缘到云计算架构在网络中的多个边缘执行收集、处理、存储和分析数据所需的处理工作。 

边缘到云架构的不同组件

  • :机器学习模型和应用等工作负载的存储库。云可以是私有云,也可以是公共云;它托管并执行应用以控制边缘节点。边缘的工作负载与云上的工作负载进行交互。 
  • 边缘设备:边缘设备是指位于网络边缘的设备,如传感器、网关、执行器和物联网设备。它收集信息并将其传输到云以供进一步处理。 
  • 边缘节点:执行计算的边缘设备、边缘网关和边缘服务器。 
  • 边缘网关:一种边缘服务器,充当设备和云技术之间的媒介。它托管应用、工作负载和服务,并管理网络进程以将数据传输到云中进行处理。 
  • 边缘群集:用于在网络上运行应用工作负载和共享服务的边缘云计算设备。 
  • 物联网传感器:收集数据并将数据传输到边缘以供处理和分析的设备。组织可利用物联网传感器和边缘群集进行实时分析。 

数据如何流经边缘到云架构?

数据是由传感器、边缘服务器和物联网设备在网络边缘生成的。 

此外,组织能够借助数据过滤和聚合功能,在本地边缘服务器上处理数据以获得洞见。边缘设备根据特定标准过滤和选择数据,这些数据通过网络连接发送到云,以确保安全性和完整性。 

接下来,数据库借助边缘云计算资源存储、处理和分析数据。使用分析技术获取结果并做出数据驱动型决策。

边缘到云面临哪些挑战?

在实施边缘到云技术之前,企业必须高度重视以下挑战。 

  • 安全性:边缘到云技术的数据传输可能导致未经授权的访问或干预。因此,通过强大的协议和身份验证机制来确保数据隐私,以便最大限度地降低风险,这一点至关重要。 
  • 网络:通常,边缘设备位于网络连接受限的分散场所中。因此,在边缘设备和云之间设置高带宽颇为复杂。解决网络拥塞、延迟和带宽限制问题至关重要。 
  • 成本:边缘到云环境需要多个边缘设备,而这些设备又需要定期维护和升级,这会导致停机和高昂的维护成本。 

边缘到云的未来前景如何?

对边缘云计算解决方案的需求不断增长

随着机器人、扩展现实、异构硬件和 AI 等技术的发展,边缘到云未来发展前景一片光明。边缘到云解决方案功能强大,在网络故障期间可降低延迟、处理数据并保障持续运营。企业必须选择边缘计算,才能从分布式云技术中获益。企业必须仰赖合作伙伴和生态系统,而不是采取单一供应商方式。

需要克服的挑战

边缘到云计算面临诸多潜在挑战,包括管理不同边缘设备和平台之间的数据一致性和互操作性,以及克服延迟和带宽限制。克服这些挑战将确保各行各业实现高运营效率,顺利完成数字化转型。

HPE 如何帮助您融入边缘到云的世界?

HPE 让现代云体验无处不在,不论是在边缘、托管设施、数据中心还是多个云中,只要有 HPE GreenLake 边缘到云平台,就能交付现代化云体验。借助此平台,客户可以将工作负载转型并改造为云运维模式,优化并保护边缘到云的应用,做好面向未来的准备,能够解决并利用各种数据,不受位置的约束。该平台具备众多云服务产品组合,例如机器学习运维 (ML Ops)、容器、存储、计算、VM、数据保护等。无需前期成本并可在短短 14 天内完成交付。精细的计量方式可提供准确、透明的即用即付计费,也便于根据使用情况进行调整。凭借全天候监控和管理功能,HPE 还可以承担起管理基础设施的重任。

集合所有内容后形成的统一平台 HPE GreenLake Central 可将混合资产中的所有运维和洞见汇总到一个位置。在这个自助平台中,用户只需点击就可以获得最新的成本和容量信息,还可以轻松访问容器、虚拟机的管理功能及其他已订阅服务。

HPE GreenLake Lighthouse 进一步简化了边缘到云体验,提供流畅的智能运维体验,可轻松运行和管理不同的工作负载优化解决方案。这是一个安全的云原生基础设施,客户只需在 HPE GreenLake Central 中点击几下即可添加新的云服务,几分钟内即可同时运行这些服务,完全省去了预订和等候新配置的麻烦。客户可以使用 HPE GreenLake Lighthouse 在任何位置运行多种云服务,无论是在自己的数据中心,选定的托管提供商处,还是在边缘。

云原生智能 HPE GreenLake Lighthouse 使用 HPE Ezmeral 软件 构建,通过组合资源,自主优化不同的云服务和工作负载,根据业务优先级实现最佳性能、最低成本或成本与性能均衡。

如果组织正寻求通过数据驱动型方法在所有环境下实现最佳云运维模式,那么 HPE Edge-to-Cloud Adoption Framework 将有所助力。它依托 HPE 的专业知识交付内部部署解决方案,满足全球客户广泛的业务需求。HPE 已发现了企业要执行高效云运维模式而需要评估和衡量的若干关键领域。