亚马逊，谷歌和微软押注边缘计算
发布时间：2024-05-08 点击：81
亚马逊，谷歌和微软押注边缘计算
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得知三大公共云(aws，google could platform和microsoft azure)都开始提供边缘计算功能，您可能会感到惊讶。令人感到困惑，因为“边缘计算”一词意味着一个小型数据中心，通常连接到iot设备并部署在企业网络的边缘而不是云中。
三大云只对位置，网络和基础架构等关键边缘属性具有部分控制权。他们可以真正提供边缘计算功能吗?
答案是肯定的，尽管公共云提供商正在通过战略合作伙伴关系开发其边缘计算服务，并且存在一些早期限制。
基于云的边缘计算产品清楚地表明公共云，私有云和边缘计算之间的界限正在模糊。统一的目标是根据工作负载的类型及其性能，可靠性，法规和安全要求为企业和架构师提供一系列选择。
不幸的是，大量的新选择总是意味着新的术语和品牌，因此，当我们对用于边缘计算的三大云产品进行分类时，我们需要做一些神秘的事情。不过，在进入之前，让我们先快速入门一些关键的边缘计算体系结构注意事项。
了解边缘计算要求和架构
首先，工程团队必须了解边缘计算要求。连接遍布全球的廉价传感器网络(每天生成几tb数据)对计算的要求与为十多个工厂车间提供实时处理pb数据的视频传感器的服务不同。该架构必须满足所需的特定数据处理，分析和工作流程。
然后，同样重要的是，考虑法规，安全性和安全性要求。部署在医院或自动驾驶仪控制器上的医疗设备可以捕获和处理高度个人化的，对生命至关重要的信息。可靠性和性能要求应决定位置，网络，安全性和基础架构要求。
了解这些要求可以帮助架构师确定物理计算边缘计算基础架构的位置，所需的基础架构类型，最小的连接性要求以及其他设计注意事项。
但是，公共云边缘计算所提供的独特好处是能够扩展基础云体系结构和服务，特别是对于已经在一个或多个公共云中投入大量资金的客户。架构师和开发人员是否想利用部署到边缘的aws，azure或google cloud服务?这就是公有云所押注的，并且他们还在考虑启用5g的移动应用程序，这些应用程序需要低延迟数据和电信端点上的机器学习处理。
考虑到这些问题，下面是三个主要公共云提供的概述。
使用azure stack扩展到azure edge区域
azure认为架构师和开发人员希望专注于应用程序，而不是基础架构。azure具有启用混合边缘的三个选项，架构师可以利用5g网络并以最佳方式部署数据处理，机器学习模型，流应用程序和其他实时数据密集型应用程序。
azure edge zones是azure堆栈的托管部署，可以通过microsoft购买，目前在纽约，洛杉矶和迈阿密可用。
微软与at&t合作，在包括亚特兰大，达拉斯和洛杉矶在内的许多地区为运营商提供azure端区。此选项最适合需要低延迟数据处理或机器学习功能的启用5g的移动应用程序。
最后，企业还可以部署私有的azure edge zone。microsoft已与几个启用此功能的数据中心提供商合作。
这些选项提供了位置选择和网络灵活性，而azure stack edge将azure计算和服务带到了边缘。azure stack edge是一种1u，2×10核心intel xeon，128gb设备，可以使用容器或vm进行配置并作为kubernetes设备群集进行管理。该模型针对机器学习和物联网应用进行了优化。
微软还提供azure stack hci(用于使数据中心现代化的超融合基础架构)和azure stack hub(用于部署云原生应用程序)。
与其他云服务一样，microsoft 通过订阅出售azure stack edge ，其费用由实用程序计算。microsoft管理该设备，并提供99.9%%u7684服务级别可用性。
将aws服务从5g设备扩展到大规模分析
aws提供了一组类似的产品，可将aws服务分发到边缘数据中心和电信网络。
aws开始使用当前仅在洛杉矶可用的aws local zones支持边缘数据中心。
aws wavelength专为在5g设备上运行的低延迟应用程序而设计，包括联网车辆，ar / vr应用程序，智能工厂和实时游戏。
aws与verizon合作提供aws wavelength，aws wavelength目前可在波士顿和旧金山湾地区使用。
从设备的aws snow系列开始，aws提供了两种边缘基础架构。aws snowcone是最小的设备，具有两个vcpu和4gb，主要用于边缘数据存储和传输。部署到边缘的占用大量内存的数据处理和机器学习应用程序可能需要aws snowball edge，它具有多达52个vcpu和208gb的存储和计算优化模型。对于规模最大的应用程序，aws outposts是部署到数据中心的42u机架，用于运行不同的ec2实例类型，容器(amazon ecs)，kubernetes(amazon eks)，数据库(amazon rds)，数据分析(amazon emr)和其他aws服务。
google落后于所有三朵云争夺优势
就像google在公共云战争中占据第三位一样，它也在努力追赶自己的优势产品。google的最新公告包括edge上的anthos，与at&t在5g连接上的合作以及google mobile edge cloud。该产品是anthos(混合和多云应用程序现代化平台)的一部分，使企业能够在gcp和数据中心中部署应用程序。
公共云供应商都认识到，下一波创新浪潮将来自物联网，5g和部署在边缘的机器学习分析技术的交集。他们不会让戴尔或hpe等基础设施和数据中心公司在这个新市场上独领风骚，因此，他们的答案是将其云平台，容器，业务流程和服务带到边缘数据中心和电信端点。而且，他们并不是一个人这样做：公共云正在与电信公司，基础架构提供商和主要服务提供商合作，以实现其产品。
但是，这是公共云边缘计算解决方案的早期。三大云对边缘计算越来越重视，这一事实只是在强调边缘前沿的前景。无论是企业选择公共云边缘解决方案，还是选择构建自己的基础架构，网络和计算平台，都将很少有人希望摆脱不断增长的边缘创新浪潮。
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得知三大公共云(aws，google could platform和microsoft azure)都开始提供边缘计算功能，您可能会感到惊讶。令人感到困惑，因为“边缘计算”一词意味着一个小型数据中心，通常连接到iot设备并部署在企业网络的边缘而不是云中。
三大云只对位置，网络和基础架构等关键边缘属性具有部分控制权。他们可以真正提供边缘计算功能吗?
答案是肯定的，尽管公共云提供商正在通过战略合作伙伴关系开发其边缘计算服务，并且存在一些早期限制。
基于云的边缘计算产品清楚地表明公共云，私有云和边缘计算之间的界限正在模糊。统一的目标是根据工作负载的类型及其性能，可靠性，法规和安全要求为企业和架构师提供一系列选择。
不幸的是，大量的新选择总是意味着新的术语和品牌，因此，当我们对用于边缘计算的三大云产品进行分类时，我们需要做一些神秘的事情。不过，在进入之前，让我们先快速入门一些关键的边缘计算体系结构注意事项。
了解边缘计算要求和架构
首先，工程团队必须了解边缘计算要求。连接遍布全球的廉价传感器网络(每天生成几tb数据)对计算的要求与为十多个工厂车间提供实时处理pb数据的视频传感器的服务不同。该架构必须满足所需的特定数据处理，分析和工作流程。
然后，同样重要的是，考虑法规，安全性和安全性要求。部署在医院或自动驾驶仪控制器上的医疗设备可以捕获和处理高度个人化的，对生命至关重要的信息。可靠性和性能要求应决定位置，网络，安全性和基础架构要求。
了解这些要求可以帮助架构师确定物理计算边缘计算基础架构的位置，所需的基础架构类型，最小的连接性要求以及其他设计注意事项。
但是，公共云边缘计算所提供的独特好处是能够扩展基础云体系结构和服务，特别是对于已经在一个或多个公共云中投入大量资金的客户。架构师和开发人员是否想利用部署到边缘的aws，azure或google cloud服务?这就是公有云所押注的，并且他们还在考虑启用5g的移动应用程序，这些应用程序需要低延迟数据和电信端点上的机器学习处理。
考虑到这些问题，下面是三个主要公共云提供的概述。
使用azure stack扩展到azure edge区域
azure认为架构师和开发人员希望专注于应用程序，而不是基础架构。azure具有启用混合边缘的三个选项，架构师可以利用5g网络并以最佳方式部署数据处理，机器学习模型，流应用程序和其他实时数据密集型应用程序。
azure edge zones是azure堆栈的托管部署，可以通过microsoft购买，目前在纽约，洛杉矶和迈阿密可用。
微软与at&t合作，在包括亚特兰大，达拉斯和洛杉矶在内的许多地区为运营商提供azure端区。此选项最适合需要低延迟数据处理或机器学习功能的启用5g的移动应用程序。
最后，企业还可以部署私有的azure edge zone。microsoft已与几个启用此功能的数据中心提供商合作。
这些选项提供了位置选择和网络灵活性，而azure stack edge将azure计算和服务带到了边缘。azure stack edge是一种1u，2×10核心intel xeon，128gb设备，可以使用容器或vm进行配置并作为kubernetes设备群集进行管理。该模型针对机器学习和物联网应用进行了优化。
微软还提供azure stack hci(用于使数据中心现代化的超融合基础架构)和azure stack hub(用于部署云原生应用程序)。
与其他云服务一样，microsoft 通过订阅出售azure stack edge ，其费用由实用程序计算。microsoft管理该设备，并提供99.9%%u7684服务级别可用性。
将aws服务从5g设备扩展到大规模分析
aws提供了一组类似的产品，可将aws服务分发到边缘数据中心和电信网络。
aws开始使用当前仅在洛杉矶可用的aws local zones支持边缘数据中心。
aws wavelength专为在5g设备上运行的低延迟应用程序而设计，包括联网车辆，ar / vr应用程序，智能工厂和实时游戏。
aws与verizon合作提供aws wavelength，aws wavelength目前可在波士顿和旧金山湾地区使用。
从设备的aws snow系列开始，aws提供了两种边缘基础架构。aws snowcone是最小的设备，具有两个vcpu和4gb，主要用于边缘数据存储和传输。部署到边缘的占用大量内存的数据处理和机器学习应用程序可能需要aws snowball edge，它具有多达52个vcpu和208gb的存储和计算优化模型。对于规模最大的应用程序，aws outposts是部署到数据中心的42u机架，用于运行不同的ec2实例类型，容器(amazon ecs)，kubernetes(amazon eks)，数据库(amazon rds)，数据分析(amazon emr)和其他aws服务。
google落后于所有三朵云争夺优势
就像google在公共云战争中占据第三位一样，它也在努力追赶自己的优势产品。google的最新公告包括edge上的anthos，与at&t在5g连接上的合作以及google mobile edge cloud。该产品是anthos(混合和多云应用程序现代化平台)的一部分，使企业能够在gcp和数据中心中部署应用程序。
公共云供应商都认识到，下一波创新浪潮将来自物联网，5g和部署在边缘的机器学习分析技术的交集。他们不会让戴尔或hpe等基础设施和数据中心公司在这个新市场上独领风骚，因此，他们的答案是将其云平台，容器，业务流程和服务带到边缘数据中心和电信端点。而且，他们并不是一个人这样做：公共云正在与电信公司，基础架构提供商和主要服务提供商合作，以实现其产品。
但是，这是公共云边缘计算解决方案的早期。三大云对边缘计算越来越重视，这一事实只是在强调边缘前沿的前景。无论是企业选择公共云边缘解决方案，还是选择构建自己的基础架构，网络和计算平台，都将很少有人希望摆脱不断增长的边缘创新浪潮。
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