在最近的HPE Discover 2021 會議的主題演講和客戶演示中，“未來是邊緣到云端”引起大家的共鳴，就像政治家經(jīng)常重復(fù)的競選口號一樣。

HPE 總裁兼首席執(zhí)行官Antonio Neri表示，對于正在退出“數(shù)據(jù)豐富但缺乏洞察力”的信息時(shí)代而進(jìn)入“洞察力時(shí)代”的所有企業(yè)而言，邊緣到云端架構(gòu)將成為“當(dāng)務(wù)之急的戰(zhàn)略”，以從其不斷增長的數(shù)據(jù)量中提取更大的業(yè)務(wù)價(jià)值。

長期以來，企業(yè)一直將數(shù)據(jù)從遠(yuǎn)程、分支機(jī)構(gòu)和衛(wèi)星站點(diǎn)傳輸?shù)胶诵臄?shù)據(jù)中心，并且越來越多地傳輸?shù)焦苍?。但是，?shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃可能會迫使企業(yè)重新審視 IT 基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)，以促進(jìn)邊緣的數(shù)據(jù)處理，數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃讓很多企業(yè)從物聯(lián)網(wǎng)、傳感器和其他廣泛數(shù)據(jù)中獲得更深入洞察力。

存儲轉(zhuǎn)移到邊緣

Gartner 預(yù)測，到2025年，超過 40% 的企業(yè)存儲基礎(chǔ)設(shè)施將部署在邊緣，而目前這一比例僅為 15%。根據(jù) Gartner 的定義，“邊緣存儲”是指在數(shù)據(jù)生成或使用的位置或附近創(chuàng)建、分析、處理和交付數(shù)據(jù)服務(wù)。

Gartner 研究副總裁 Julia Palmer 指出，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、視頻監(jiān)控和邊緣推理只是需要邊緣到云端數(shù)據(jù)處理的新工作負(fù)載中的一小部分。她說，隨著越來越多的企業(yè)轉(zhuǎn)向公共云，他們意識到數(shù)據(jù)是最難解決的問題。

Palmer稱：“由于光速和數(shù)據(jù)引力，并非所有數(shù)據(jù)和存儲都可以或應(yīng)該在[公共]云中?！?/p>

Palmer 建議企業(yè)選擇軟件定義且具有足夠可擴(kuò)展性以處理海量數(shù)據(jù)的存儲平臺。她說，存儲產(chǎn)品還應(yīng)該專注于數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)傳輸、性能密度和自主操作，以簡化管理。

HPE專注于 GreenLake 即服務(wù)

對于 HPE 而言，邊緣到云端架構(gòu)集中在其GreenLake即服務(wù)平臺中，旨在簡化本地基礎(chǔ)設(shè)施部署，類似于公共云的方式。GreenLake客戶可以在需要時(shí)獲得計(jì)算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源，只需按使用量付費(fèi)。GreenLake管理服務(wù)還可用于監(jiān)控、運(yùn)營、管理和系統(tǒng)優(yōu)化。

新的GreenLake Lighthouse交鑰匙式選項(xiàng)在降低復(fù)雜性方面更進(jìn)一步，它提供標(biāo)準(zhǔn)的可配置、云原生平臺，集成硬件、軟件和服務(wù)，具有類似云的輕松配置?？蛻艨梢栽谒麄兊臄?shù)據(jù)中心、托管提供商或邊緣運(yùn)行云服務(wù)，HPE支持虛擬機(jī)、容器和裸機(jī)部署。

HPE公司首席技術(shù)官辦公室戰(zhàn)略副總裁 Robert Christiansen在接受采訪時(shí)表示：“該架構(gòu)堆棧的這種靈活性是我們戰(zhàn)略的關(guān)鍵組成部分。“

Christiansen表示，客戶可以在GreenLake提供的基礎(chǔ)設(shè)施之上堆疊運(yùn)行時(shí)軟件和應(yīng)用程序。HPE在過去幾年進(jìn)行了一系列收購，以整合平臺，其中包括Ezmeral容器平臺-用于部署和管理基于容器的應(yīng)用程序;Ezmeral Data Fabric用于攝取、存儲、管理和處理數(shù)據(jù);和以及Ezmeral ML Ops為機(jī)器學(xué)習(xí)用例準(zhǔn)備數(shù)據(jù)并構(gòu)建、訓(xùn)練和部署模型。

具有可變邊緣的混合多云

Christiansen說，HPE的邊緣到云端架構(gòu)模型假設(shè)了一個混合的多云環(huán)境，其中邊緣可以是很近、很遠(yuǎn)、很小或很大，這取決于客戶的規(guī)模和功能需求。

Christiansen稱：“我們所知道的是，客戶希望在業(yè)務(wù)交易的地方采取行動，例如在制造車間、零售地點(diǎn)。例如，這是分散的醫(yī)療保健、保險(xiǎn)?！吘墶@個詞需要根據(jù)客戶和行業(yè)來定義?！?/p>

Christiansen提到一位在美國和香港運(yùn)營的醫(yī)療保健客戶，該客戶希望兩地之間有一個共同的數(shù)據(jù)層。他說，該供應(yīng)商專注于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 培訓(xùn)，其患者定位數(shù)據(jù)是從醫(yī)院使用的視頻分析系統(tǒng)中所收集。

客戶用例 HPE

的另一家客戶是德克薩斯州兒童醫(yī)院，該醫(yī)院首席信息和創(chuàng)新官M(fèi)yra Davis說，現(xiàn)在他們認(rèn)識到，他們存儲了20 年或更長時(shí)間的數(shù)據(jù)可為他們提供很好的機(jī)會，讓他們可更深入地了解疾病和診斷，甚至可能預(yù)測目標(biāo)人群的患者需求。

制藥公司Novartis全球數(shù)字健康解決方案負(fù)責(zé)人 Stephen Voice 表示，該公司正在與 HPE 合作探索研究疾病爆發(fā)背后數(shù)據(jù)的機(jī)會，并將洞察力用于全球健康目的。有些數(shù)據(jù)可能來自衛(wèi)生工作者使用的無數(shù)邊緣設(shè)備。

還有一家 HPE 客戶 Wells Fargo 看到越來越多的客戶從邊緣或接近邊緣的端點(diǎn)通過其移動應(yīng)用程序進(jìn)行銀行業(yè)務(wù)。Wells Fargo消費(fèi)者數(shù)據(jù)和參與平臺負(fù)責(zé)人 Sandra Nudelman 表示，金融機(jī)構(gòu)現(xiàn)在將數(shù)據(jù)帶回中央數(shù)據(jù)中心，以滿足監(jiān)管要求并產(chǎn)生洞察力。但展望未來，該銀行計(jì)劃推出新舉措，包括個性化，這將要求計(jì)算更接近邊緣設(shè)備和客戶，以實(shí)時(shí)提供數(shù)據(jù)。

花時(shí)間在商業(yè)案例上

IT 咨詢公司 Insight 云和數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)型部門的首席架構(gòu)師 Juan Orlandini 向希望更好地利用邊緣數(shù)據(jù)的公司提供了以下建議：“請確保你選擇正確的業(yè)務(wù)案例?；〞r(shí)間在上面，好好構(gòu)思，進(jìn)行概念驗(yàn)證。接著證明對業(yè)務(wù)的價(jià)值，然后擴(kuò)展。不要按任何其他順序進(jìn)行?！?/p>

Orlandini 指出，市場研究表明，在不久的將來，在邊緣生成的數(shù)據(jù)將比在數(shù)據(jù)中心核心生成的數(shù)據(jù)更多。他說，更高性能的網(wǎng)絡(luò)和連接選項(xiàng)正在降低在邊緣部署大量設(shè)備的成本，例如 5G、Wi-Fi 6 和 LoRaWAN。

Orlandini 說，現(xiàn)在客戶也擁有計(jì)算能力和工具來分析他們收集的數(shù)據(jù)，他們知道他們可以考慮新的方法來從中獲得更多價(jià)值，以改變他們的業(yè)務(wù)或改善客戶體驗(yàn)。但他發(fā)現(xiàn)，很多企業(yè)很難弄清楚從哪里開始，而另一些企業(yè)則沒有想法。

Orlandini稱：“過去最困難的部分是連接事物、對其進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算并管理一組設(shè)備?，F(xiàn)在的困難是弄清楚你將如何利用這為你打開的可能性?！?/p>

基礎(chǔ)架構(gòu)選項(xiàng)

Orlandini 說，為了支持基礎(chǔ)設(shè)施，大多數(shù)企業(yè)不會對其現(xiàn)有系統(tǒng)進(jìn)行大規(guī)模的翻修和更換，而是在特定用例中采用邊緣到云端架構(gòu)。他表示，思科、戴爾、HPE、NetApp 和 Pure Storage 等主要供應(yīng)商的即服務(wù)選項(xiàng)，可幫助有可擴(kuò)展性問題或希望更快啟動項(xiàng)目的客戶。

Dragon Slayer咨詢公司總裁 Marc Staimer 補(bǔ)充道，邊緣到云端基礎(chǔ)設(shè)施替代方案還包括公共云提供商的本地選項(xiàng)，特別是 AWS Outposts、Microsoft Azure Stack 和 Oracle Cloud@Customer，讓客戶可以動態(tài)地將處理和存儲移入和移出云端。

Staimer 認(rèn)為，從集中式架構(gòu)到分散式架構(gòu)的轉(zhuǎn)變，只不過是過去 40 年來回?cái)[動的鐘擺的最新擺動。他說，最新的邊緣到云端方法的驅(qū)動力是對實(shí)時(shí)決策的需求。 Staimer 說，如果 AI 或 ML 系統(tǒng)必須確定包裹是否是炸彈，或者自動駕駛汽車必須區(qū)分街道障礙物是袋子還是人，那么幾秒鐘甚至幾毫秒可能很重要。

Staimer稱：“在我們開發(fā)出蟲洞技術(shù)之前，處理光速延遲的唯一方法是將計(jì)算轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)上。你走的每一米都會增加你的延遲。沒有辦法繞過它。將少量計(jì)算轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)上比將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到計(jì)算上要容易得多。”