邊緣計算軟體的選擇

隨著企業變得越來越分散以及資料消耗增加，IT部門可能會發現需要透過軟體有效部署邊緣裝置。而邊緣計算軟體具有各種外形和規格，企業在選擇最適合的裝置時可考慮幾個關鍵因素，以縮小選擇範圍。

首先，確定業務案例以定義邊緣專案的整體需求。這可確定邊緣計算對企業意味著什麼;這裡有很多可能性，包括應用程式交付和物聯網裝置支援。同樣有用的是，看看不同的產品選項如何與現有的資料中心工具相結合以實現可見性、資產控制和開發人員軟體部署。

在確定業務案例後，企業必須瞭解其要解決的業務問題，以及解決該問題是否符合公司現有策略。此評估有助於確定邊緣計算的潛在價值，並且，管理員可以評估滿足這些需求的不同邊緣計算軟體。

關鍵考慮因素包括潛在產品的原始供應商成本、部署成本、軟體整合到運營中所需的步驟、安全風險評估和員工知識培訓。企業還應考慮持續的生命週期和維護成本。

例如，從長遠來看，考慮到未來的人員和運營成本，定製配置的成本可能更高。而轉變企業戰略的成本可能會帶來更大的財務利益。最終，邊緣計算設定和軟體的價值必須超過所有一次性成本和持續成本。

在選擇產品時，部分工作是是定義邊緣對企業的意義。這有助於確定對邊緣軟體的延遲和覆蓋範圍的要求。例如，企業應檢視蜂窩塔部署，在某些物聯網用例中支援不到1毫秒延遲。

對於在全球範圍內加速軟體執行的用例，較舊的邊緣計算軟體可以承受不到100毫秒的延遲。而大多數企業應用程式可在200到300毫秒的延遲下執行，這對於同一個國家/地區的資料中心來說已經足夠。

物聯網部署要求邊緣計算軟體與運營技術緊密結合。在這種用例中，對於涉及裝置執行狀況和效能管理的應用程式，軟體必須支援更低的延遲要求。

請確保評估邊緣計算軟體停機的成本。影片分析應用程式中斷可能可以接受，但是自動駕駛汽車應用程式故障會帶來更嚴重後果。

資料中心託管服務商TRG Datacenters公司技術長Chris Hinkle說：“考慮這些事情將決定你應該如何處理資料。”

還應測試邊緣設定支援本地資料處理的能力。請尋求高效的複雜事件處理器，以清理、規範、上下文化和匹配原始流工業資料。

有些邊緣計算產品使企業更容易縮小邊緣裝置上執行的AI模型，並降低頻寬需求。較新的邊緣軟體還簡化了雲端的AI模型開發並自動化其部署。

另一個重要的考慮因素是資產可視性和控制，這一點非常重要，因為邊緣設施分佈在不同地理位置，並且要考慮整合一切到更大的資料中心策略的內在需求。

在這方面，關鍵考慮因素必須圍繞遠端管理、監視、支援和自治。邊緣計算設定始終在遠離IT的位置執行，而這些站點沒有與資料中心相同的計算資源，也不能保證雲連線。

當邊緣軟體必須支援舊版程式碼和裝置時，可見性可能會很棘手。邊緣部署通常是現有裝置和應用程式的擴充套件，管理員應評估邊緣設定是否需要新裝置、雲提供商中的交換機或程式碼重寫。

請確保選擇與企業所選擇的開發工作流程相匹配的邊緣計算軟體，這將使企業可快速部署應用程式，而不需要開發人員學習新技術即可利用該軟體的功能。

數字汽車市場Cars.com的工程高階主管Mike Hostetler說：“這意味著使用你的團隊已經知道的軟體語言。”

管理員還希望邊緣計算軟體與企業的持續整合和持續部署工具相匹配。

邊緣雲平臺提供商Fastly的首席架構師Sean Leach說：“如果開發人員必須為資料中心部署一種方法，再為核心雲部署一種方法，然後為邊緣部署另一種方法，那麼，企業將無法提高生產效率。”

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