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資訊專欄INFORMATION COLUMN

撬動IDC投資,邊緣計算如何致勝

stormjun / 2005人閱讀

摘要:另一方面,云計算服務提供商希望更加接近客戶以獲得性能的提升。相反,能夠為邊緣計算或微邊緣構建識別和選擇正確的網(wǎng)絡運營商,會讓那些企業(yè)客戶更感興趣,他們希望從數(shù)據(jù)中心運營商和或其云計算服務提供商獲得基于云計算的服務。

隨著分布式基礎設施投資的不斷擴大,數(shù)據(jù)中心運營商和網(wǎng)絡運營商需要在戰(zhàn)略位置進行投資,促進邊緣計算長足發(fā)展增長。

毫無疑問,在可預見的未來,對數(shù)據(jù)中心基礎設施的投資將會繼續(xù)存在。很長一段時間以來,投資主要集中在戰(zhàn)略位置(例如弗吉尼亞州阿什本)的大型數(shù)據(jù)中心,以提供各種基于互聯(lián)網(wǎng)的服務。

然而,隨著微軟、亞馬遜、谷歌等基于企業(yè)的云計算產(chǎn)品的出現(xiàn)和崛起,以及Netflix公司等提供面向消費者的服務,很多企業(yè)不得不重新考慮其數(shù)據(jù)中心戰(zhàn)略,并得出這樣的結論:如果組織正尋求優(yōu)化性能、安全性和經(jīng)濟性,那么創(chuàng)建分布式數(shù)據(jù)中心結構最有意義的是處理數(shù)據(jù)流量。

從性能的角度看,在“邊緣”構建數(shù)據(jù)中心是有意義的,因為它消除了網(wǎng)絡瓶頸,使內(nèi)容、數(shù)據(jù)或應用程序的關鍵元素更接近用戶。企業(yè)客戶可以從邊緣計算受益,提高他們與其關鍵云平臺(如Microsoft Azure)之間的接近度和性能。

同樣,當服務于像美國德克薩斯州這樣大規(guī)模的市場時,來自主要無線服務提供商的互聯(lián)網(wǎng)流量將不再僅僅整合到一個或兩個區(qū)域中心。鑒于未來5到10年內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)流量將大幅增加的預測,性能是最重要的考慮因素。例如,流媒體服務商Netflix公司不能期望用戶接受更長的緩沖時間,而ERP系統(tǒng)不能花費數(shù)小時或數(shù)天進行更新。因為這樣做會影響用戶體驗和操作。

位置成為數(shù)據(jù)中心運營的關鍵

雖然遷移到“邊緣計算”的決定相當簡單,但具體遷移到哪里將成為一個難題。很多企業(yè)希望能夠快速輕松地訪問Microsoft或AWS等關鍵服務提供商的設施,并希望購買其他企業(yè)服務,如托管服務提供商的備份和恢復服務。另一方面,云計算服務提供商希望更加接近客戶以獲得性能的提升。作為數(shù)據(jù)中心運營商,在這種環(huán)境中實現(xiàn)增長最大化的關鍵是,通過基于位置的正確洞察來選擇和滲透市場,以滿足所有關鍵方的需求。

邊緣計算為數(shù)據(jù)中心運營商提供關于租戶和位置的重要見解。例如,為企業(yè)提供服務的數(shù)據(jù)中心運營商想要評估在紐約錫拉丘茲進行設施建設的市場情況。他們首先需要了解,是否有足夠的業(yè)務來證明在低端市場的投資是合理的。他們需要回答這些問題:錫拉丘茲有哪些相關企業(yè)?它們是目標市場的一部分嗎?像谷歌公司這樣的提供商是否愿意合作,為這個市場提供服務?或者獲得與其關鍵網(wǎng)絡資產(chǎn)的流量接近的訪問權限?

如果沒有基于位置的高質(zhì)量客戶信息與資料,這些問題都無法回答。此外,如果沒有很好地解答這些問題,可能會導致數(shù)據(jù)中心建設失敗或低于標準。

基于位置的網(wǎng)絡智能對數(shù)據(jù)中心運營商同樣重要。他們需要回答以下問題:該地區(qū)的哪些網(wǎng)絡提供商可以為數(shù)據(jù)中心提供服務?這些相同的網(wǎng)絡是否與該地區(qū)的企業(yè)有直接聯(lián)系?這些企業(yè)對可以提供的業(yè)務服務類型是否感興趣?如上所述,迂回的網(wǎng)絡路徑并不理想,可能會嚴重損害特定市場中數(shù)據(jù)中心的增長潛力。相反,能夠為“邊緣計算”或“微邊緣”構建識別和選擇正確的網(wǎng)絡運營商,會讓那些企業(yè)客戶更感興趣,他們希望從數(shù)據(jù)中心運營商和/或其云計算服務提供商獲得基于云計算的服務。

從引人注目的簡單用例開始

企業(yè)在投資邊緣計算之前,對于簡單但引人注目的用例進行仔細考慮,這非常重要。數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察力將繼續(xù)改變數(shù)據(jù)中心運營,但了解首先要解決的業(yè)務問題同樣重要,并將引導投資,引發(fā)更大的興趣。那些投資于邊緣計算的數(shù)據(jù)中心運營商也將做出更明智、更具戰(zhàn)略性的決策,最大限度地利用并推動邊緣計算的部署與發(fā)展。

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