摘要：通过边缘计算，IT基础设施被转移到边缘数据中心设施中，这些专用设施位于企业内部部署的数据中心或靠近最终用户的位置。边缘数据中心旨在补充现有的公共云或托管部署，提供了这两者都不具备的优势。

    调研机构Gartner公司将边缘计算定义为便于在数据生成源或其附近进行数据处理的一种解决方案。而随着企业将其业务转向边缘计算以支持其扩展和数字转型计划，边缘计算正在迅速普及。
　　
　　什么是边缘数据中心
　　
　　行业专家表示，边缘计算运动与IT趋势的周期性特征相似。从最初的集中式大型机转向采用客户端-服务器网络的分散方式。而公共云的迅速崛起将计算转向集中式方法，近年来混合云部署的普及使得其转向分散模式。
　　
　　通过边缘计算，IT基础设施被转移到边缘数据中心设施中，这些专用设施位于企业内部部署的数据中心或靠近最终用户的位置。边缘数据中心旨在补充现有的公共云或托管部署，提供了这两者都不具备的优势。
　　
　　边缘计算
　　
　　边缘部署不是由设施的大小或硬件数量定义的，而是由最终用户的接近度或要处理的数据源定义的。正是由于这种接近性，才实现了边缘计算的核心优势，即它能够支持需要大量带宽、需要快速响应时间、对延迟敏感或三者结合的应用程序。
　　
　　绩效与合规性
　　
　　随着越来越多的数据主权和旨在保护全球数据隐私法规的推动和发展，很多企业发现保持数据近在咫尺的能力非常有用。毕竟，边缘数据中心的理想定位是通过物理接近来满足这些要求，同时仍然满足其组织的IT要求。
　　
　　至关重要的是，与托管部署或公共云相比，边缘数据中心的网络性能要少得多。这是因为数据通常通过专用的高带宽网络传输，如果有必要的话，可以轻松快速地扩展。实际上，有些甚至可能通过直接铜缆或光纤布线连接到同一局域网（LAN）。
　　
　　消除传统上与广域连接相关的延迟和连接问题也可以提高可靠性。这有助于企业应用程序的正常运行，确保组织内保持生产力。
　　
　　边缘计算的机会
　　
　　组织使用边缘数据中心的方式有哪些？其用例数量仍在增加，但常见的包括支持高级物联网（IoT）设备和增强现实（AR）应用程序。
　　
　　例如，零售商可以利用增强现实（AR）来改善客户体验，其方法是创建可帮助客户找到商店周围的应用程序，通过网络智能镜子在没有更衣室的情况下试穿衣服，或者进行个性化促销，并提供利用其历史购买和个人品味的服务。
　　
　　在制造行业中，人工智能（AI）可用于维护成本高昂的机器设备，降低长期维护成本，并显著降低故障风险。在其他地方，物联网传感器的原始输入也可用于质量控制（QC）或减少浪费。
　　
　　为了促进快速部署，现代边缘数据中心可作为一种预先测试和独立的“微型数据中心”
　　
　　编辑：Harris