創建邊緣環境本身并不能兌現這項技術的最終承諾。這些都是復雜的網絡，因此需要進行仔細規劃才能充分利用。

考慮到這一點，需要采用一些改進邊緣計算數據處理的好實踐。

1.使數據處理更靠近最終用戶

優化邊緣計算數據處理的第一步也是最簡單的一步。企業可以利用邊緣計算的大好處之一是充分利用其邊緣環境處理更接近其最終用途的數據。

僅僅因為數據不是物理對象并不意味著物理定律不適用。光纖技術能夠以三分之二的光速傳輸信息，但網絡擁塞和低延遲會阻礙這一點，尤其是長距離傳輸。如果企業縮短這些數據必須傳輸的距離，可以更快地處理它。

距離數據采集點更近的邊緣設備應該執行大部分計算。企業在規劃數據中心和產品的物理布局時應考慮到這一點，并不是每個進程都能發生在它所使用的數據附近，但應該盡可能接近。

2.簡化計算分布

邊緣計算要考慮的另一個因素是網絡如何跨設備分配計算。在這些項目和微型數據中心之間分配工作負載有助于解決每個中心的有限資源問題，但這樣做很容易使網絡過于復雜。分布式計算越多，系統就越復雜，從而可能引入漏洞。

在邊緣環境中已經很難實現可見性。然而，考慮到2019年的數據泄露事件平均需要206天才能檢測到這一情況，企業應該大限度地提高網絡透明度。簡化計算分布將有助于這一努力。

這種策略與將數據處理任務移動到更接近其最終用途的位置是密切相關的。更少的分布意味著更短的傳輸距離，有助于減少網絡延遲，同時提高網絡可見性。企業不必完全避免計算分布，但它應該盡可能簡單。

3.根據最終用途分配工作負載

企業降低復雜性和優化數據處理位置的好方法之一是根據最終用途進行分配。每個工作流都有不同的即時需求，邊緣計算環境應該考慮這些不同的需求。企業可以通過在為其分配處理位置時牢記數據的最終用途來做到這一點。

以預測性維護為例。鑒于機器出現故障帶來的損失，應該盡快進行機器健康分析，以實時提醒工作人員注意問題。因此，這種分析最好在收集這一設備信息的傳感器上進行。

例如長期分析或機器學習算法其他操作，可能需要更少的即時性但更加多樣化的數據。因此，將相關信息發送到遠離設備本身的集中點對分析更有意義。

4.確保邊緣數據安全

如果邊緣數據不安全，就不能期望有效地處理。考慮到邊緣計算如何在物聯網設備上處理關鍵活動，這可能是一個挑戰。

例如簡化邊緣環境和將數據移近最終用戶的一些措施將有助于提高安全性。企業還應該考慮他們如何加密信息，在靜止和傳輸過程中對數據進行加密是至關重要的。機密計算可以更進一步，并在數據處理過程中對其進行加密，從而提供更高的安全性。

自動化監控解決方案是另一個有用的步驟，因為邊緣環境過于復雜，人工管理難以應對。同樣，零信任架構可以幫助保護這些復雜的網絡，而無需龐大的團隊來處理。

5.擁抱SASE架構

提高安全性和數據處理性能的一個步驟是實施安全訪問服務邊緣(SASE)。運行邊緣計算環境涉及大量動態需求，因此企業需要正確的架構來管理它。SASE將SD-WAN功能與云安全工具結合在一個單一的SaaS模型中來提供。

安全訪問服務邊緣(SASE)提供了管理云計算環境的單一窗口，從而簡化了原本過于復雜的邊緣網絡。通過SaaS模型獲得這些服務還可以降低基礎設施的要求。

需要注意的是，安全訪問服務邊緣(SASE)是一項相對較新的技術，只有不到1%的企業在2018年制定了實施戰略。然而，隨著越來越多的人意識到邊緣管理的挑戰性，它正在迅速發展并變得更容易獲得。

6.利用容器化

正如這些步驟所強調的那樣，許多邊緣數據處理好實踐歸結為簡化和精簡這些系統。在軟件方面做到這一點的一種有用方法是依賴容器化。容器是將標準化應用于其他環境的好方式。

開發人員應該能夠在邊緣的所有設備和應用程序中使用相同的工具。容器提供了這種一致性。這也將有助于可擴展性，因為它消除了創建邊緣應用程序對專業技能或工具的要求。

企業將逐漸轉向邊緣，因此他們應該擁有適用于所有運營環境的工具。開發人員可以通過使用容器來做到這一點，從而使從傳統云計算到邊緣計算的過渡更加順暢。

考慮周到的邊緣計算優化數據處理

邊緣計算可以徹底改變許多數據處理操作，但不能單純依靠邊緣計算。企業需要仔細規劃和實施才能為其處理需求創建合適的邊緣環境。如果沒有這種遠見，將難以實現邊緣計算最誘人的承諾。

以上六個好實踐可以幫助企業創建一個可以有效管理和實施的邊緣網絡。然后，他們可以體驗數據處理的全部好處，并更好地運營業務。

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