边缘计算技术可以缓解带宽压力点

顶级用例

边缘计算技术通常用于组织中分散在办公地点、工作地点、制造设施和其他远程设施的知识型员工。“由于用户需要在各自的竖井或跨网站协同工作，(现场)拥有文件和数据集使他们的访问和修改速度大大加快，而不是从另一个位置——有时是全球范围内——提取文件。分布式存储解决方案提供商Talon storage．

多年来，视频监控和“黑匣子”（如飞行数据记录器）一直被列为高端存储用例。“今天物联网的到来业务连续性公司Sungard Availability Services灾难恢复首席CTO架构师Todd Loeppke说:“(物联网)边缘存储的用例几乎是无穷无尽的。“一般来说，边缘存储通常用于网络连接不一致或有限的设备。”另一个常见的用例是在自动驾驶汽车相互通信的情况下，实时决策是至关重要的。

边缘计算技术在店面零售业的发展中也发挥着关键作用。例如，许多顶级服装品牌正在实体店安装定制数字显示器、智能镜子和智能货架，从而改变购物体验。”数据平台提供商Couchbase的首席移动架构师韦恩·卡特（Wayne Carter）说：“你可以从屏幕上直接在试衣间里添置一套衣服——只要回去试穿就行了。这些技术要求100%的可用性和保证毫秒的响应时间，而不考虑网络中断。有了边缘数据存储，这些都能得到满足。”。

与此同时，在医疗保健领域，越来越多的人开始追踪病人的用药情况，在手机上自动记录时间和剂量信息。卡特说:“这些信息会反馈给护理人员，使他们能够做出更明智的决定，从而显著提高护理质量和效果。”

越来越多的组织也在依赖边缘计算技术来提高速度物联网驱动的数据分析. Ravichandar表示：“边缘存储与实时流媒体分析相结合，功能非常强大。”。“这种组合驱动智能数据收集和存储，而不仅仅是存储所有传入的数据。”

然而，尽管边缘存储具有强大的功能和潜力，但它仍然不适合执行某些任务。分布式存储解决方案提供商Hedvig的创始工程师Gaurav Yadav解释说：“当您需要与集中式存储持续交互时，边缘存储对于与中央服务器的持续交互不是很有用。”。“例如，金融机构无法为证券交易所提供边缘存储，因为它们需要为每笔交易与其中心位置同步。”这种类型的存储也不适合保存大量数据，因为该技术通常不可扩展。

避免常见的错误

组织必须首先了解他们为什么需要边缘存储。

边缘数据存储新手所犯的最大错误是没有认识到这项技术的基本目的。Ravichandar说:“企业必须首先了解为什么需要边缘存储。”她建议管理人员问自己几个问题，例如:通过部署将实现什么业务目标?是原始数据才是有价值的，还是运营上的见解也需要记录下来?有遵守法规这迫使这种类型的数据存储，如果是这样，如何以一种不太暴力的方式解决这些问题？

在计划在边缘部署存储时经常犯的另一个错误是低估未来需要的存储量。”人工智能的进展和机器学习，在做决定时可能不相关的数据可能最终会给你带来竞争优势或在未来节省你的钱，”Loeppke观察到。“你不会想要体积太小，因为设备的位置和数量使得升级存储空间变得困难。”

此外，一些边缘计算技术的采用者试图通过选择相对便宜的基于磁盘的媒体而不是闪存来降低成本。“这是一个错误，因为它没有考虑到flash在远程部署中的可靠性优势，”Caswell说。“成功的组织选择闪光灯以获得最佳的长期总拥有成本。”

Seagate全球营销副总裁Jeff Fochtman指出，对于组织来说，构建数据生命周期战略也很重要，以便在数据源控制数据、提取价值和管理长期成本。“你需要从头到脚地看，”他建议道。“基本上，这不是独立地看待边缘、云或安全；考虑一下您的整体数据战略，并查看edge在何处解决需求，而不是相反。”