世界各地的組織日益面臨著每天產生的前所未有的大量數據帶來的挑戰。

隨著物聯網 (IoT) 的快速涌入以及對實時數據處理能力的需求，這一問題預計只會繼續加劇。

因此，對云計算的需求可能會繼續增長，為采用邊緣到云設置創造無數機會。

云計算可提供卓越的可擴展性和強大的計算資源，而邊緣計算則具有最小化延遲、更快的處理速度和更高的處理效率的優勢。 邊緣到云計算具有實現實時數據操作、利用云資源、減少停機時間和優化生產的優點。

主要優勢推動邊緣到云的實施

部署邊緣到云環境可以為組織帶來以下好處：

• 使用混合云基礎設施：組織可以利用混合云基礎設施的功能，同時避免與管理內部和外部設置組合相關的問題。 即服務平臺的可用性使組織能夠維持舊的用戶體驗，而無需學習新技能。
• 應用程序現代化：利用云來實施容器技術，組織可以最大限度地減少內存和計算使用，支持更快的應用程序開發和有效的可移植性。
• 運營敏捷性：邊緣到云基礎設施的實施為組織提供了更大程度的靈活性，可以更快地利用市場機會，加快產品和服務的開發。 此外，對于大型組織來說，大規模且關鍵的數據集無法完全遷移到云端。 在這種情況下，邊緣到云平臺可以為分析和人工智能目的提供卓越的數據可用性和最小的延遲。

雖然使用邊緣到云的組織不必在關鍵任務操作上做出重大妥協，但他們在實施之前需要考慮許多挑戰：

1、延遲問題損害實時應用程序

邊緣到云設置通常會遇到連接問題。 對衛星連接的依賴以及數據接收器和發射器之間的較大地理距離使得邊緣和云之間的數據傳輸可能不可靠，并且出現更高延遲的可能性越來越大。

較高的延遲阻礙了邊緣到云設置的使用，特別是在實時數據處理應用程序方面。 重要的是，組織應考慮部署結合無線和有線系統的混合網絡，以盡量減少從邊緣設備到云的數據傳輸出現高延遲的可能性。

2、維護邊緣網絡的成本更高

高效的邊緣到云設置可能需要部署大量邊緣設備，每個邊緣設備都需要在其整個生命周期內進行定期維護。 這會產生停機時間和頻繁維護成本方面的問題。

此外，隨著硬件和軟件技術的頻繁創新，邊緣設備也需要頻繁更新和更換，以滿足不斷增長的數據需求。 在不影響可靠性的情況下使用經濟高效且節能的邊緣設備、使用人工智能進行預測性維護以及使用云資源進行更新可以緩解成本問題。

3、邊緣設備的可擴展性面臨挑戰

為邊緣計算構建的基礎設施需要易于實施。 大量單獨站點(每個站點包含多個設備)的可擴展性給部署復雜硬件和管理站點所需的資源帶來了挑戰。

可擴展性可以通過使用計算卸載來實現，但這仍然會帶來更高的延遲和能耗問題。 每個邊緣設備只能執行有限的計算操作，從而造成實時數據處理的瓶頸。 利用云資源和優化邊緣基礎設施是改善邊緣到云操作使用的關鍵。

4、數據安全和隱私仍然是一個問題

使用邊緣到云技術的更重大挑戰之一是維護數據資源的安全性和隱私性。 由于數據在邊緣到云端的設置中傳輸，因此存在數據被攔截和篡改的顯著風險。 此類攻擊主要發生在邊緣設備將數據傳輸到云端時。

惡意行為者可以使用邊緣設備來損害服務的可用性和應用程序的完整性。

由于邊緣到云設置多個設備和系統網絡，技術兼容性可能會出現問題。 涉及用于強大身份驗證和加密的安全傳輸協議以及使用兼容邊緣設備的最佳實踐對于保護邊緣到云設置至關重要。

總之，邊緣到云設置在優化許多最終用戶行業的運營方面具有很大的前景。 然而，組織在進行轉型之前必須考慮到各種挑戰打開一個新窗口。

在可預見的未來，通過使用涵蓋維護、數據傳輸、資源管理和數據安全的最佳實踐來應對這些挑戰仍然很重要。 除了網絡參與者之外，軟件和硬件創建者的共同努力對于邊緣到云技術的長期成功實施至關重要。