邊緣數據中心在邊緣計算中的作用

　　分布式架構的興起可以歸因于其優(yōu)勢，包括降低延遲、優(yōu)化帶寬、提高性能和降低運營成本。這種分布式邊緣計算框架的一個關鍵要素是邊緣數據中心，它戰(zhàn)略性地位于數據生成源附近。這種接近性最大限度地減少了將關鍵數據傳輸到更大的集中式數據中心的必要性。此類設施用于醫(yī)療保健、自動駕駛汽車和制造業(yè)等各個行業(yè)，以提高運營效率。

　　邊緣計算一直是可持續(xù)未來的倡導者，邊緣數據中心通過促進環(huán)境可持續(xù)性來進一步推進這一議程。與傳統(tǒng)的云數據中心相比，邊緣數據中心本質上更高效，因為它們在靠近設備的地方處理和存儲數據，從而大大減少了到云的數據流量。此外，這些數據中心經常使用可再生能源來滿足其電力需求，包括照明、冷卻和通風。

　　“無論是邊緣數據中心還是更大規(guī)模的部署，我們一直在尋找更高效、更環(huán)保的技術和解決方案?！?EdgeConneX 首席營銷和產品官 Phillip Marangella 表示：“從使用可再生能源為我們的設施供電、購買綠色能源信用，到利用人工智能更有效地管理我們的設施，我們致力于以碳中和的方式運營我們的全球數據中心平臺?！?/p>

　　邊緣數據中心在物聯網和人工智能技術中的作用

　　雖然傳統(tǒng)的集中式數據中心能夠管理繁重的人工智能應用，但它們面臨著巨大的帶寬和延遲挑戰(zhàn)。這一限制促使人們增加對邊緣計算基礎設施的投資，以支持各種業(yè)務流程。根據 IDC 支出指南，到 2026 年，全球邊緣計算支出預計將達到 3170 億美元。

　　邊緣數據中心在促進物聯網和人工智能等先進技術的部署方面發(fā)揮著重要作用，提供更快、更安全的數據處理能力。除了降低延遲和提高帶寬的好處外，邊緣數據中心還能確?？煽啃院腿哂嘈?，即使與集中式數據中心的連接受到損害也能保持運行，這是人工智能應用的關鍵要求。

　　“有趣的是，人們一直非常關注和重視廣泛的超大規(guī)模數據中心設施，以支持云擴展和人工智能訓練部署。然而，人工智能推理部署對延遲更敏感，必須更靠近訪問人工智能工具的最終用戶，”Marangella 補充道。

　　邊緣數據中心專為 AI 應用量身定制，能夠處理強大的基礎設施和高冷卻要求，適合處理和存儲這些應用生成的大量數據。

　　“因此，AI 推理架構將類似于 CDN，并且更加分散并部署在邊緣。然而，一個區(qū)別是，這些邊緣 AI 部署的規(guī)模將以兆瓦為單位，而不是像以前的邊緣數據中心用例那樣以千瓦為單位，”他繼續(xù)說道。

　　數據中心遠程管理

　　隨著許多大型企業(yè)開始將邊緣計算解決方案集成到其網絡中，向分布式邊緣數據中心的轉變需要重新評估管理策略?？紤]到這些基礎設施的規(guī)模，使用專為持續(xù)運營而設計的復雜軟件和工具，這些數據中心可以在沒有直接人工干預的情況下進行遠程管理。

　　遠程管理技術在所有數據中心位置一致地實施強大的安全協議方面發(fā)揮著關鍵作用。這些工具通過確保全面實施訪問控制、加密標準和多因素身份驗證機制，顯著降低了與物理安全相關的風險。

　　“通過我們專有的 DCIM EdgeOS，我們的客戶可以高枕無憂，并保持業(yè)務連續(xù)性。EdgeOS 是一款自助管理應用程序，允許 EdgeConneX 和我們的客戶全天候 24 小時從單一窗口管理、監(jiān)控和控制其全球數據中心資產、運營和足跡，”Marangella 說。

　　展望未來，邊緣數據中心的管理可能會涉及更多基于 AI 的功能，以及通過數據中心基礎設施管理 (DCIM) 系統(tǒng)增強的遠程監(jiān)控和控制功能。這表明數據中心運營越來越智能、高效、安全，能夠適應現代數字基礎設施的動態(tài)需求。

　　“人工智能將推動對數據中心容量的巨大新需求。數據中心市場的空缺有限，因為大部分吸收來自云端。隨著人工智能的突然出現，原本就有限的數據中心供應將面臨激烈的競爭。因此，核心和邊緣市場將建設大量新容量，以滿足這一巨大需求，”Marangella 總結道。

　　作者：Abhishek Jadhav

　　來源：千家網