數(shù)據(jù)中心，就其本質(zhì)而言，一直是集中式事務(wù)。與其在每個(gè)辦公室都配備一臺(tái)服務(wù)器，或在每層樓都配備一個(gè)小型服務(wù)器機(jī)房，不如讓一個(gè)數(shù)據(jù)中心為整個(gè)大樓提供服務(wù)，效率要高得多。

更進(jìn)一步，讓一個(gè)數(shù)據(jù)中心服務(wù)于區(qū)域、國(guó)家甚至全球運(yùn)營(yíng)的效率要高得多。當(dāng)然，災(zāi)難恢復(fù)、彈性、安全性和延遲的需求通常決定了對(duì)多個(gè)大型數(shù)據(jù)中心的需求——但它們?nèi)匀淮砹薎T基礎(chǔ)設(shè)施的集中化。??

邊緣數(shù)據(jù)中心都是關(guān)于分布式計(jì)算的，將計(jì)算能力、存儲(chǔ)或網(wǎng)絡(luò)帶到最需要的地方。如果自動(dòng)駕駛汽車想要取得成功，就需要在高速公路沿線和十字路口建立邊緣數(shù)據(jù)中心。5G等新的電信服務(wù)對(duì)電力的需求巨大，以至于當(dāng)所有數(shù)據(jù)都傳輸?shù)街醒霐?shù)據(jù)中心時(shí)，無(wú)法正常工作。

以下是邊緣數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)的一些主要趨勢(shì)。

1、小型化

傳統(tǒng)上，邊緣數(shù)據(jù)中心只是整個(gè)數(shù)據(jù)中心的精簡(jiǎn)副本—附帶物理安全、電源和冷卻方面的挑戰(zhàn)。

MinIO高級(jí)主管Satish Ramakrishnan認(rèn)為，邊緣數(shù)據(jù)中心正在經(jīng)歷一個(gè)小型化過(guò)程，在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，這個(gè)過(guò)程還將繼續(xù)。

Ramakrishnan表示:“新的邊緣數(shù)據(jù)中心是軟件定義的，在商用硬件上運(yùn)行，可以擴(kuò)展到兩位數(shù)PB，并將帶寬視為最高成本。考慮到現(xiàn)代NVMe驅(qū)動(dòng)器的密度，其占用空間可能只有一個(gè)實(shí)用箱大小，但對(duì)冷卻和電源的要求有限。其可以移動(dòng)，可以支持多種回程選項(xiàng)。”

2、軟件定義

軟件定義技術(shù)在實(shí)現(xiàn)邊緣數(shù)據(jù)中心目標(biāo)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。盡管邊緣數(shù)據(jù)中心正在縮小，但其功能必須與更大的數(shù)據(jù)中心相匹配。

Ramakrishnan表示:“其更加強(qiáng)調(diào)軟件定義基礎(chǔ)設(shè)施的效率，需要便攜的集裝箱基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)支持原生云應(yīng)用程序。”

例如，MinIO的二進(jìn)制文件不足100 MB，其中一半是圖形控制臺(tái)，但仍然在邊緣提供了快速的對(duì)象存儲(chǔ)。這意味著集裝箱可以更密集地包裝和更容易安排。這與在數(shù)據(jù)中心中運(yùn)行的代碼相同——確保從邊緣到核心的性能一致性。

3、任何地方的數(shù)據(jù)中心

這一切將走向何方?工作負(fù)載和數(shù)據(jù)不是被發(fā)送到中央數(shù)據(jù)中心，而是相反的情況。

Ramakrishnan表示:“最終效果是，通過(guò)軟件定義的基礎(chǔ)設(shè)施支持?jǐn)?shù)據(jù)中心隨處可見(jiàn)的理念的架構(gòu)。預(yù)計(jì)這將推動(dòng)傳統(tǒng)的邊緣數(shù)據(jù)中心更接近實(shí)際的應(yīng)用負(fù)載——從自動(dòng)駕駛汽車、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)，甚至是游戲應(yīng)用。”

4、5G的必要性

現(xiàn)今的邊緣，對(duì)不同的人意味著不同的含義。但它正逐漸變得更加專注。為什么?邊緣在很大程度上是由5G用例的需求定義的。

ScaleFlux聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官鐘浩表示:“5G的需求可以概括為密度、可持續(xù)性、低維護(hù)，或許還有最重要的一點(diǎn)——低復(fù)雜性。這些是邊緣存儲(chǔ)產(chǎn)品相互比較的方面。”

5、密度更高，功耗更低

邊緣數(shù)據(jù)中心正在變得越來(lái)越小，但每平方米能夠容納的更多。

但5G和其他邊緣應(yīng)用的需求，需要對(duì)IIT基礎(chǔ)設(shè)施和整體IT思維進(jìn)行巨大改變。

ScaleFlux的鐘浩表示：“為了做好準(zhǔn)備，我們將學(xué)習(xí)如何排序、存儲(chǔ)和處理更多接近邊緣的數(shù)據(jù)。我們將不得不用更少的資源做更多的事情：更高的存儲(chǔ)密度、在更嚴(yán)格的操作范圍內(nèi)工作、減少電力預(yù)算和冷卻、以更少的維護(hù)運(yùn)行更長(zhǎng)的生命周期、用更少的節(jié)點(diǎn)填充更多的計(jì)算來(lái)分析更多的數(shù)據(jù)。”

電力需求尤其引人注目。5G和其他邊緣服務(wù)需要出色的性能。用戶期望基于邊緣的云服務(wù)能夠提供復(fù)雜的、定制的和本地化的服務(wù)，并具有從托管服務(wù)提供商處獲得的性能。由于電網(wǎng)的限制和持續(xù)的環(huán)境壓力，這必須在不消耗過(guò)多電力的情況下完成。以存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施為例。

鐘浩表示“普通的存儲(chǔ)技術(shù)在這些條件下是無(wú)法成功的。邊緣存儲(chǔ)解決方案必須不斷發(fā)展，以解決傳統(tǒng)服務(wù)器架構(gòu)所面臨的一些挑戰(zhàn)，比如在CPU中執(zhí)行所有的存儲(chǔ)處理。”

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