云计算和边缘计算，谁更依赖数据引力？

如今，越来越多的应用和数据用于网络经济。但目前还不完全清楚他们的部署是向中心移动还是远离中心，即向内移动到核心云平台还是向外移动到边缘。

软件、服务、工作负载和业务逻辑形式的应用程序通常与它们生成和使用的数据大致一致。应用程序和不断增长的数据要么涌入云计算的核心，要么随着移动技术、嵌入式和物联网设备的普及，以微服务的形式分散到边缘。

数据引力是真实的吗？

人们生活在一个越来越边缘化的世界，所以这种趋势可能向任何方向发展。一些行业专家引用了“数据重力”的新概念来支持他们在部署web应用程序时看到的任何方向性变化。

在解释所谓的数据引力时，大多数专家提出了以下核心原则:

随着性能应用程序越来越接近数据，当它们参与以数据为中心的功能时，它们的延迟会减少，吞吐量会增加。

随着控制应用程序越来越接近数据，它们可以对数据的使用和处理应用更全面、更细粒度的安全和治理控制。

随着成本应用程序越来越接近数据，它们可以受益于与托管和管理以数据为中心的应用程序工作负载相关的更高效率。

可扩展性随着应用程序越来越接近数据，它们可以获得更多以数据为中心的价值，这是由于对保存数据的大量数据的轻松访问以及各种数据的累积影响。

随着功能应用越来越接近数据，它们可以充分利用基础数据源或存储库提供的专门的数据分析、集成、处理和其他功能。

重力和超融合基础设施

如果数据引力是真实的，我们应该会看到它对从云计算到边缘环境的架构的影响。然而，完全不清楚数据重力在这方面是否有任何影响。

有专家指出，超融合基础设施是云计算数据中心数据引力的硬件支撑。按照这种说法，数据引力吸引了云计算数据中心新一代硬件解决方案中数据存储和应用处理资源(计算、内存、网络和虚拟化)之间的紧密耦合。

然而，认为超融合基础设施是以云计算为中心的数据引力的论点忽略了一个事实，即许多这些硬件部署在边缘环境中，而不仅仅是在云计算数据中心中被大规模占用和堆叠。边缘计算的吸引力更多地来自对移动、交互式、实时、流式和持续优化用户体验的需求，而不是存储在这些节点上的任何神奇的数据质量。

此外，超融合基础设施的“数据引力”论点很容易被推翻。计算能力是所有应用的基础，它往往会吸引其他资源，包括数据的方向。随着这些资源与超融合机箱中的CPU和其他处理器集成，应用性能、控制、成本、规模和功能的相应改善可以像将数据绑定到云平台一样轻松地将数据移动到边缘。

数据重力和机密计算

由于缺乏隔离和保护使用中的敏感数据的能力，许多企业选择不将这些数据移出网络。如果使用中的数据可以通过跨所有平台、应用程序和工具的标准化方法得到保护，那么数据可能更容易传输到边缘。

为了实现这一愿景，一个关键的驱动因素将是外围安全，其中身份验证、权限、保密性和其他控制措施将持续跟踪数据，无论数据存在于何处。相关的处理节点将始终能够访问相关的安全资产，这些资产是解锁对正在使用、静止或传输中的受管数据资源的访问所需要的。

另一个基本要素是保密计算硬件，通过嵌入在从云计算到边缘的每一个节点的可信执行环境，实现外围数据的安全。标准化计算硬件加速器的隐私优势显而易见。它们非常适合嵌入设备级密码管理器和密钥管理器、区块链和电子银行钱包、人工智能和机器学习应用、消息应用以及其他处理敏感数据的程序。然而，为了利用这些保护，开发工具构建应用程序的方式必须有重大改变。

这种新的模式代表了硬件层面计算方式的根本改变。它允许在给定节点的存储器中处理加密的数据，而不会将其暴露给任何未授权的软件程序或其他本地资源。正如在AMD的安全加密虚拟化、英特尔的软件保护扩展、RedHat的Enarx和谷歌的Asylo项目中实现的那样，机密计算技术将在应用程序内存中使用敏感数据有效载荷时对其进行隔离。

如果行业标准和硬件支持的机密计算框架在市场上有吸引力，它可以大大降低内部部署系统对敏感企业数据的吸引力。Linux基金会最近发起的秘密计算联盟是朝着这个方向迈出的正确一步。其中，核心发起者和参与者包括阿里巴巴、ARM、百度、Google、IBM、Intel、微软等公司，正在开发一个通用的、跨行业的、开源的框架，用于在任何应用中构建持久的、内存中的和使用中的安全功能，并确保它们可以在任何节点上严格执行。

零重力数据

为了充分实现保密计算的承诺，有必要将行业标准框架集成到更广泛的外围基础设施中。在理想的环境中，无论数据位于何处，从云计算的核心到边缘设施，数据安全性和治理控制都将得到一致的实施。这些控制在任何情况下都是高效和可扩展的，包括数据的使用、存储和传输。

理想的保密计算基础设施会将数据重心从云平台转移到边缘吗？不一定。如果它是支持分布式结构中所有节点的通用、标准和一致的高性能基础设施，那么它不应该对数据的分布或其上的应用程序有任何影响。

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边缘计算发展的部分原因是物联网设备的爆炸式增长。边缘计算厂商Permutive的联合创始人乔·鲁特(Joe Root)表示:“在过去的10到20年里，我们看到了物联网设备数量的爆炸式增长。从5亿台增长到150亿台，但未来10年将从150亿台增长到1万亿台。这些设备将产生大量数据——从智能手表到智能城市和工厂，这些数据都已被集中在云端。数据的爆炸式增长给我们当前处理数据的方式带来了问题。”

所以边缘计算有助于解决这个问题。它以边缘(如智能手机)的本地计算能力的形式提供计算能力。阐述了根边计算的五大支柱，分别是:边计算的第一支柱——延迟；带宽，边缘计算的第二支柱；边缘计算能力，边缘计算的第三大支柱，正在爆炸式增长。边缘计算的第四支柱——弹性；边缘计算的第五大支柱-隐私。

云计算的优势众所周知。用户可以在需要的时候缩小或扩大云计算的规模。例如，他们不需要投资昂贵的IT基础设施，可以按需付费。但云计算的局限性也是众所周知的——延迟、带宽、稀释的处理能力、网络连接丢失时的恢复能力以及隐私。

边缘计算可以利用硬件的优势克服很多缺点，同时又不失云计算的灵活性。

不是边缘计算让云计算变得多余，而是它确实让云变得更好，让云计算变得更高级。