边缘计算与分散计算的区别

边缘计算侧重于将计算和存储资源放置在企业数据中心之外，在分支机构内或附近。但是边缘计算不同于传统的分散计算，边缘计算由物联网推动，并将随着5G服务的普及而增长。CIO需要了解什么在推动边缘计算策略，以避免重新制造分支IT问题，这是数据中心整合旨在解决的问题。

从动机以及技术、架构和管理理念来看，边缘计算不同于传统的分布式计算。

传统的分散式计算主要源自所有权和控制问题，分支机构中的业务线想要他们控制的IT资源，并且因为这种需要而最大限度减少使用WAN网络链路。

相比之下，边缘计算策略假设集中交付是常态，并预计有足够的带宽来提供服务;它将计算和存储资源放在企业分支机构或其附近的主机托管设施中，仅仅为了满足特定用例的功能需求。

延迟性和带宽

实际上，边缘计算现在正在越来越流行，因为我们正在进入任务时代，需要非常短的响应时间，或者需要消化非常大的数据集，而在本地做分析更实际-或两者兼而有之。物联网推动着大多数这些用例。物联网应用包括实时控制高速生产线或自动控制无人驾驶车辆(例如，在仓库中)，这可能需要亚毫秒的响应时间和大规模数据分析需求。

但边缘计算策略不仅仅是将服务器和存储器固定在分支机构或附近，它侧重于创建一个集中管理但物理分布的基础设施，支持自动/自动运行操作。

云式基础架构可同时实现完全集中管理和自动运行操作，边缘计算便是基于此。在融合或超融合基础架构中，计算和存储资源只需要最少量的人工干预就能将其投入生产环境。在私有云中，大多数配置以及对这些资源的所有利用都是集中管理。扩展云范例到边缘计算模型使IT可尽可能简单地配置每个站点，然后添加更多资源(如果需要);这种即插即用组件需要最少的技术人员时间和精力，因为它们会被自动发现并投入使用。同时，对企业边缘计算的专业支持正推动着这一领域新产品的开发(例如，提供更小外形元件、消耗更少功率或产生更少热量的产品，以便放置在小型机柜或配线间) 。

重新思考分支网络与边缘

IT领导者已经在处理能够在功能上证明边缘计算合理性的用例，他们也可以将边缘计算策略用作改变其分支网络经济性的手段，以从财务方面证明边缘计算策略的合理性。