公司在后疫情时期转为边沿测算必须思索的难题

2021-01-19 14:28 jianzhan

伴随着疫情不断扩散,在家远程控制工作中的职工经营规模持续提高,很多公司正在考虑到将其业务流程向边沿转移,并保证其数据信息量和安全性性。

当年大中型机刚开始投入应用时,对大多数数企业来讲,选用成本费太高的大中型机是根据分时服务共享资源的,并应用多客户系统软件集中化解决。

在此以后又出現了微型测算机、本人电脑上和局域网,人们把工作中负载迁移到本人电脑上工作中站和更小的测算服务平台上,并看到了测算分散化化发展趋势。现如今选用公共性云这类超大经营规模处理计划方案解决数据信息,而这1次应用的是多租户方式。

现如今,伴随着边沿测算的盛行,人们也正在再度考虑到选用分散化化测算技术性。制造行业权威专家提议选用边沿测算技术性,能够降低延迟时间并在当地储存数据信息。冠状病毒感染疫情现如今将职工和步骤推向1种高宽比分散化的方式,边沿测算将变成技术性前沿和管理中心,能够与云计算技术技术性齐头并进。

1些边沿测算方式正在出現。第1种方式是立即在物连接网络机器设备上解决数据信息,比如控温器或全自动驾驶车辆。其方式称之为“朝向机器设备”。第2种方式是应用1些普遍自然地理遍布的测算服务平台,比如好几个顾客机(一般是工作中站)。其方式称之为“朝向边沿的服务器”。

针对正在考虑到疫情完毕以后解决业务流程的公司而言,第2种方式明显更具吸引住力。它也是边沿测算实体模型的全新主要用途,并具备两种不一样的种类:应用由公共性云出示商出示的特有边沿机器设备,和应用坐落于自然地理普遍遍布的小型数据信息管理中心、办公楼乃至家中中的独享服务器。

在转为边沿测算方式时,大多数数公司必须留意1些难题,在其中包含:

•安全性性。考虑到到务必在顾客端工作中站和云中维护数据信息的安全性,边沿测算构架提升了繁杂性,在其中1些构架还加上了必须安全性性的正中间服务器。除潜心于维护单独公共性云中的数据信息安全性以外,还要致力维护储存数据信息的好几个系统软件上的信息内容。

•数据信息量。当加上低功耗的遍布式测算服务平台时,其数据信息量将会使其不堪入目重负。内嵌全自动数据信息库拓展作用的公共性云储存系统软件基本上能够解决任何数量的数据信息。针对边沿测算服务器或顾客端工作中站来讲,状况并不是这般。

这其实不是说边沿测算在疫情完毕以后不可以变成云转移以后的关键,而公司必须掌握1些将会遭遇的难题。