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开发边缘计算存储策略的关键考虑因素

2021/5/31    来源:企业网D1Net    作者:Brien Posey      
关键字:边缘计算  云计算  
边缘计算和云计算可以并行工作,但是有时它们的实现路径会有所不同。
       实践表明,企业在制定边缘计算存储计划时需要考虑带宽、用例、容量等关键因素。

       边缘计算和云计算可以并行工作,但是有时它们的实现路径会有所不同。例如,在存储方面,将在边缘创建的大量数据直接保存到云平台中是不切实际的。因此,企业在制定边缘计算存储策略时需要考虑许多因素。

需要多少种不同的边缘计算存储解决方案?

       就像企业的数据不会只采用单一数据类型一样,也不可能只采用一种边缘计算存储解决方案。边缘计算存储解决方案通常是根据数据的使用方式来选择的,有时这可能涉及使用多个存储设备。

       想象一下,如果一家企业采用很多物联网设备,这些设备产生了大量数据,因此希望将这些数据存储在云中,但是直接从边缘设备将原始数据发送到云平台中可能会出现问题。

       这些物联网设备产生的数据可能远远超出了企业拥有的互联网带宽所能处理的能力。将所有这些数据直接发送到云平台不是一种很好的选择。即使存在足够的带宽,将所有这些数据存储在云平台中的成本也可能过高。在这种情况下,边缘存储通常用于原始数据。这些数据可以在边缘处理,在发送到云平台之前减少其占用空间。

       在这种情况下,企业可能将物联网设备配置为将其原始数据发送到内部部署设备,内部部署设备可以在处理数据时存储数据。在处理之后,可以直接将数据发送到云平台。一些物联网提供商提供的设备甚至开始提供存储和处理功能。

       物联网设备的设计通常轻巧且成本低廉。因此,物联网设备通常只有满足其正常运行功能有限的硬件,并不包含内部存储设备。现在,一些物联网设备制造商已开始提供具有足够存储和CPU资源的设备,以使物联网设备能够在内部部署设施处理数据。在这些设备上处理完数据后,可以将其直接发送到云平台,也可以将其发送到边缘的另外设备进行处理。

边缘计算存储用例有哪些?

       边缘计算的存储不只是要容纳和使用物联网设备。有时,边缘存储被用作缓冲区,该缓冲区可以在将数据发送到云平台或企业的主要数据中心之前临时存储数据。

       假设企业在网络连接不良的远程位置创建数据。在这种情况下,将数据实时发送到云端可能不是一个很好的选择。如果互联网连接中断或变慢,可能会遭受数据丢失。云存储网关解决方案可以将数据临时存储在边缘,直到可以将其发送到云平台为止。云存储网关可以是物理设备或是虚拟设备,只要配备了存储设备即可。

       在最基本的级别上,云存储网关临时存储数据,直到有足够的带宽可用于将数据发送到云平台为止。但是,某些云存储网关的功能远不止这些。例如,为了减少所需带宽,云存储网关对数据进行重复数据删除或压缩是相对常见的。一些云计算网关还维护任何数据的本地副本,因此用户不必直接从云平台中访问这些数据。

边缘计算的存储需求是什么?

       当企业评估其边缘计算的存储需求时,需要考虑两件主要的事情:首先要考虑的是存储在企业的总体架构方面扮演的角色。边缘存储是否只作为数据缓冲区?它会作为需要处理的数据的临时存储库吗?还是存储只需要使数据在本地可供在生成数据的位置工作的用户使用?

       第二个重要的考虑因素是存储容量。容量规划包括根据创建数据的速率和需要在边缘存储设备上保留数据的持续时间,企业需要预测边缘存储设备必须容纳的数据量,考虑任何预期的数据增长也很重要。例如,如果边缘存储设备将用于处理物联网设备生成的数据,则需要考虑在未来需要添加的新设备。

边缘存储将如何适合企业的整体存储架构?

       企业可能决定将在边缘上生成的所有数据存储在边缘存储设备上。但是在更多情况下,边缘存储是临时性的,并且最终需要将数据发送到云平台中。因此,企业将需要一种用于安全有效地迁移数据的解决方案。

       迁移数据的最佳选择将在很大程度上取决于边缘数据的类型和数量,以及数据的存储方式。例如,如果数据是由物联网设备生成的,那么最好的选择可能是使用物联网网关从各种设备收集数据、处理数据并将其发送到云平台。

       最终用户数据(例如文档文件)可以是边缘计算的另一种数据形式。如果用户继续在家中工作,并将数据保存到笔记本电脑中,则尤其如此。在这种情况下,选择边缘存储解决方案并不会遇到问题,因为笔记本电脑的硬盘充当边缘存储设备。与其相反,企业需要考虑如何更好地将数据从用户的笔记本电脑迁移到其数据中心或云平台中。迁移数据的一个最佳选择可能是采用企业文件同步和共享解决方案。

其他注意事项

       这些只是企业在开发边缘计算存储策略时需要考虑的一些因素。其他考虑因素包括在边缘存储数据的成本(与在其他地方存储数据相比)、在边缘存储数据的安全性和合规性影响,以及企业的可用带宽。如果发现带宽是一个问题,那么甚至可以考虑通过服务质量(QoS)或各种数据削减技术(如重复数据消除或压缩)来确定带宽优先级是否有帮助。
 
责任编辑:程玥
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