物聯(lián)網(wǎng)、5G以及AR / VR的興起一直在推動(dòng)將計(jì)算帶入網(wǎng)絡(luò)邊緣的需求。但是現(xiàn)在，在新冠病毒COVID-19大流行中，對(duì)高速網(wǎng)絡(luò)的日益增長的需求正以前所未有的速度加速發(fā)展。我們看到視頻會(huì)議和內(nèi)容流達(dá)到了創(chuàng)紀(jì)錄的高水平，這兩者都需要更高帶寬和更低延遲數(shù)據(jù)傳輸。

盡管通常將其定義為少于5毫秒，但在這個(gè)超連接的遠(yuǎn)程工作世界中，即使5毫秒也太慢了。

網(wǎng)絡(luò)從未像現(xiàn)在這樣顯得如此緊要。在電話會(huì)議和流媒體之間，服務(wù)提供商無法承受滯后、分辨率下降和緩存變慢的問題。為了解決這個(gè)問題，業(yè)務(wù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)必須盡可能靠近數(shù)據(jù)攝取點(diǎn)邊緣，從而減少了總體往返時(shí)間，并最終允許應(yīng)用實(shí)時(shí)訪問信息。

但這說起來容易做起來難。

面對(duì)挑戰(zhàn)

尤其對(duì)于服務(wù)提供商而言，邊緣計(jì)算面臨著獨(dú)特的挑戰(zhàn)。邊緣解決方案的激增意味著設(shè)備的部署速度一直比人類管理它們的速度快。盡管可以使用編程工具來自動(dòng)化部署，但是可觀察性是自動(dòng)進(jìn)行故障排除和確保服務(wù)的關(guān)鍵。

畢竟，任何服務(wù)中斷都伴隨著大量客戶抱怨，因此服務(wù)提供商向IT團(tuán)隊(duì)施加壓力，要求他們盡快解決問題。盡管IT已經(jīng)擁有識(shí)別問題根源和解決問題所需的信息，但是在篩選分布在服務(wù)器組件之間的大量遙測數(shù)據(jù)時(shí)，仍會(huì)遇到挑戰(zhàn)。 IT團(tuán)隊(duì)需要能夠快速處理數(shù)據(jù)并基于可見趨勢(shì)獲得有價(jià)值的見解的能力。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決方案

解決方案具有AI功能（特別是機(jī)器學(xué)習(xí)），可為業(yè)務(wù)流程解決方案提供支持，該解決方案可跨工作負(fù)載提供可預(yù)測的可擴(kuò)展操作。將機(jī)器學(xué)習(xí)與實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控相結(jié)合，可以提供必要的見解，從而為自動(dòng)化工具提供支持，這些自動(dòng)化工具能夠比人工執(zhí)行任務(wù)更快、更準(zhǔn)確地配置、實(shí)例化和配置物理和虛擬網(wǎng)絡(luò)功能。此過程還意味著IT團(tuán)隊(duì)可以將時(shí)間花在關(guān)鍵任務(wù)以及更高價(jià)值的計(jì)劃上，這些計(jì)劃可以為企業(yè)帶來更高的利潤。

將AI引入云

機(jī)器學(xué)習(xí)在邊緣應(yīng)用生命周期管理中也起著至關(guān)重要的作用。在由幾個(gè)集中式數(shù)據(jù)中心組成的環(huán)境中，運(yùn)營商可以確定應(yīng)用的虛擬網(wǎng)絡(luò)功能（VNF）的最佳性能條件。隨著環(huán)境分解為成千上萬個(gè)小站點(diǎn)，VNF具有更復(fù)雜的需求，必須相應(yīng)地予以滿足。

由于操作員沒有足夠的帶寬來滿足這些需求，因此機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以在整個(gè)生產(chǎn)前周期中運(yùn)行所有單個(gè)組件，以評(píng)估它們?cè)谏a(chǎn)現(xiàn)場的表現(xiàn)，從而使操作人員可以放心，經(jīng)過測試將可以工作。

邊緣消費(fèi)的未來

隨著優(yōu)勢(shì)的騰飛，它從根本上改變了服務(wù)提供商考慮其基礎(chǔ)架構(gòu)的方式。邊緣越來越多地被視為通常由服務(wù)提供商提供和管理的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)，將通過AI和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)幾乎無限的業(yè)務(wù)目的。一旦釋放了這種高度身臨其境的邊緣計(jì)算能力，我們就會(huì)看到應(yīng)用和新的工作負(fù)載出現(xiàn)在邊緣，這是五年前簡直無法想象的。

展望未來，不僅僅是服務(wù)提供商能從中獲利。很快，邊緣云環(huán)境將是開放、安全且云原生的，具有可預(yù)測和可擴(kuò)展的操作，可滿足廣泛的企業(yè)，消費(fèi)者和電信工作負(fù)載。邊緣云將具有集成的安全性，以減小任何安全漏洞的爆炸半徑。

最后，將利用AI支持的預(yù)測性操作來管理操作數(shù)千個(gè)邊緣位置的復(fù)雜性，從而創(chuàng)建增強(qiáng)的消費(fèi)者和員工體驗(yàn)。