改善边缘数据处理的最佳方法
边缘计算为几个传统的云的缺点提供了答案。数据生成只会继续生长，数据处理操作需要边缘的较低延迟，可伸缩性和弹性。然而，这些优势不会毫不努力。
创建边缘环境本身就不会提供这项技术的最崇高的承诺。这些是复杂的网络，因此，需要仔细规划组织充分利用它们。
考虑到这一点，这里有一些用于改善边缘数据处理的最佳实践。
将数据处理较近的最终用户移动
优化边缘数据处理的第一步也是最简单的。组织可以通过倾向于边缘最大的好处之一：处理数据更接近其最终使用的系统。
仅仅因为数据不是物理对象并不意味着物理规律不适用。光纤技术可以传输信息 三分之二的光速，但网络拥塞和低延迟会阻碍，特别是在长距离旁边。如果组织缩短了此数据必须旅行的距离，它们可以更快地处理。
最接近数据收集点的边缘设备应执行大部分计算。在规划数据中心和产品的物理安置时，组织应考虑这一点。并非每个进程都可以在它使用的数据旁边发生，但它应该尽可能接近。
简化计算分发
使用边缘计算的另一个因素是网络如何在设备上分发计算。在这些项目和微数据中心之间分离工作负载有助于占每个集线器的有限资源，但它很容易过度使用网络。越多的分布式计算，系统变得越复杂，介绍漏洞。
在边缘环境中难以实现的可见性。但是，考虑到2019年的平均数据违约 侦查206天，组织应该努力最大限度地提高网络透明度。简化计算分配将有助于该努力。
此策略与移动数据处理任务更接近其最终使用的移动数据处理任务齐头并进。分布较少意味着要覆盖的距离较低，有助于降低延迟，同时提高网络可见性。组织不必完全避免计算分配，但它应保持尽可能简单。
根据最终用途分发工作负载
团队最佳方法之一可以减少复杂性并优化数据处理位置是通过根据最终用途分发。每个工作流都具有不同的即时性需求，边缘计算环境应考虑这些不同的要求。企业可以通过在分配处理位置时保留数据的最终用途来完成此操作。
例如，采取预测性维护。鉴于机器故障的高成本，机器健康分析应尽快发生，以便在实时提醒工人解决问题。结果，该分析应在收集该设备信息的传感器上或附近发生。
其他操作，如长期分析或机器学习算法，可能需要较少的即时性但更多样化的数据。因此，将相关信息发送到远离设备本身的集中点，更有意义对分析。
确保边缘数据是安全的
如果边缘数据不安全，公司无法期望有效地处理它。考虑到边缘计算如何将关键的处理活动放在IOT设备上，这可能是一个挑战。既然有 1.5亿IoT违规行为 仅在2021年上半年，这并不会激发众多信心。
如上所述，如简化边缘环境和更靠近最终用户的移动数据，将有助于提高安全性。团队还应该考虑如何加密信息。在休息和运输途中加密它是必不可少的。机密计算机可以在数据处理期间更进一步并在数据处理期间加密它，提供最大安全性。
自动监控解决方案是另一个有用的一步，因为边缘环境太复杂，无法进行手动监督。同样，零信任架构可以帮助在没有大规模人类团队的情况下保护这些复杂的网络。
拥抱Sase架构
提高安全性和数据处理性能的一步是实现安全访问服务边缘（SASE）。运行边缘计算环境涉及大量的动态需求，因此团队需要合适的架构来管理它。 SASE将SD-WAN函数与单个SAAS模型中的云安全工具相结合，以提供。
SASE提供单个窗口来管理云环境，简化否则替换的边缘网络。通过SaaS模型获得这些服务也降低了基础设施要求，这可能已经很高，边缘计算。
一个警告是Sase是一种相对较新的技术，与 不到1％的企业 在2018年进行实施策略。然而，随着更多人意识到最具挑战性的边缘管理，它迅速增长并且变得更加畅销。
大写集装箱化
随着这些其他步骤突出显示，许多边缘数据处理最佳实践归结为简化和简化这些系统。一个有用的方法来做，在软件方面的事情是依靠集装箱化。容器是将标准化应用于其他折衷环境的绝佳方式。
开发人员应该能够在边缘上的所有不同设备和应用程序中使用相同的工具。容器提供了一致性。这也将有助于可扩展性，就像它一样 消除专业技能的要求 或创建边缘应用程序的工具。
组织将逐渐转移到边缘，因此它们应该有在所有环境中工作的工具。开发人员可以通过使用容器来实现这一点，从传统的云到边缘更顺畅。
周到的边缘计算优化数据处理
边缘计算可以彻底改变许多数据处理操作，但不是自己的。它将要仔细规划和实现，以创建组织的处理需求的合适边缘环境。如果没有这种预见，用户将努力达到这项技术最具诱惑的承诺。
这六种最佳实践应该帮助企业创建一个边缘网络，他们可以有效地管理和实施。然后，他们可以体验数据处理的全部好处，将其运营进入未来。
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