即使是大云提供商也是拥抱边缘计算
这些天，Edge Computing现在吸引了很多关注，即使来自先前说过“一切都会到云端的云提供商也是如此。例如，AWS Outposts是11月宣布的新服务。这项服务应该是下季度可用的，使客户能够运行AWS内部部门，然后连接到AWS云。为实现这一目标，AWS船舶客户完全管理的AWS设计的计算和存储硬件运行VMware。
但还有更多。AWS SiteSwise是一批IoT服务的一部分，通过本地网关收集来自工业站点的数据。下周，Microsoft宣布了自己的IOT服务的新功能，Azure IoT边缘。显然，AWS和Microsoft现在意识到单独的云将不足以提供企业它和越来越多的IOT应用程序的性能。
据市场研究公司Stratistic MRC，全球优势计算市场易于理解，云提供商，技术供应商和投资者的市场兴趣易于理解：全球优势计算市场的价值仅为80亿美元，预计将超过2020亿美元，据市场研究公司王席MRC。
但是，市场兴趣最终是公共云模型中已知的技术弱点的推动：性能。当他们远离与他们一起使用的用户远离用户时需要几乎瞬时响应功能的应用程序，工作负载和数据集。There’s nothing an engineer can do to transmit data faster than the speed of light, and the distances between large metro areas, multiple endpoints generating data and big cloud data centers are large enough to introduce significant latency, an issue that’s becoming even more acute with the growth of IoT.
随着物联网继续扩展，用户和应用程序将产生比以往更多的数据。但随着云用于存储的有效，当涉及很多距离时，概念在提供快速响应时不起作用。并且Internet带宽在IoT和其他远程设备易于定位的地方的可用性可能是非常性能的。
当您考虑数据IoT将创建的数据，因此预计将产生和使用。多达40 TB的数据每辆车每天 - 根本没有足够的管道和带宽，往返于云等延迟水平。例如，自动车辆不能等待秒数将数据发送到云，处理数据并接收答案。到那时，避免危险或在目的地途中更好的路线可能为时已晚。
进入边缘
越来越多的大型组织即将到来，实现大量的处理和分析力量必须坐在边缘。在云中放入云端并期望避免延迟问题是不可能的。
边缘计算启用要在本地存在点聚合的数据，确保用于处理的非常高性能，低延迟选项。它由较近用户工作的位置的较小数据中心组成。这些使它们能够在没有延迟挑战的情况下与数据进行通信。
此外，边缘计算使用户能够从云弹性和经济学中受益，而不会距离所呈现的问题。云提供商可能会将其交付模型扩展到边缘 - 或至少他们应该- 因为这就是越来越需要计算的地方。
因此，边缘延伸云 - 尤其是对于数据访问 - 更接近最终用户，可以消耗和管理，就像它本地存储一样。这样，应用程序可以利用所有云都提供，而无需任何性能缺点。
很明显，边缘计算是成功的混合云策略的关键组成部分。由于数据及其重要性持续增长，组织需要开始建立其优势计算策略或风险，以便在真正的机会内部和云提供。
所有IOT议程网络贡献者负责其帖子的内容和准确性。意见是作者，不一定能够传达物联盟议程的思想。