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边缘计算适用于高带宽低时延对大量数据本地化管理这样一类对数据交付和服务质量比较高的场景-维谛精密空调维谛蓄电池

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电信运营商已经开始关注正在飞速发展的边缘计算市场。正处于起步阶段的边缘计算将
成为未来十年最重要的新型网络架构。
边缘计算由于能够在靠近应用程序物理地址和设备终端侧,提供处理、管理和分析近乎实时数字内容的能力,因此有潜力开发新的应用程序和服务机会。边缘计算的上述优势通常与5G紧密相连,但实际上边缘计算并不依赖于任何单一接入技术,其市场也不可能被某一类型的企业所垄断。维谛UPS电源随着边缘计算开始商业部署,电信运营商是否会受益尚不明确;如果要取得收益,前期又将付出多大的投入?
边缘计算被广泛认为是电信运营商的重要机遇,但运营商如果冒然介入这一领域,则可能会干扰运营商当前的主线业务、甚至威胁到其他参与边缘计算领域的企业。
从技术层面来讲,缩小数据的收集、存储和处理规模,以便在网络边缘进行部署,本身不存在重大难题。事实上,许多厂商也都认为这并不是边缘计算面临的主要障碍,真正的难点在于维谛UPS电源边缘计算的应用、部署和商业模式。最重要的是,谁会为可能包含数千个边缘节点的基础设施进行投资、以及谁将从这种投资中获得最大收益?这些关键问题仍有待回答。
电信运营商认为新兴的边缘计算市场对他们来说是一个明确的机会。与此同时,其他潜在的参与者,包括公有云、第三方服务商和SaaS供应商,同样被边缘的广阔前景所吸引。
边缘计算展现了网络架构正在发生的深远变化,并广泛吸引了潜在参与者构建边缘计算生态的兴趣。电信运营商处于边缘计算市场生态的有利位置,但是它们的角色尚不清晰。
通信网络已经朝着虚拟化、云化的方向发展,这种模式可以作为未来边缘计算部署的基础。ETSI(欧洲电信标准协会)提出的MEC(多址边缘计算)架构是未来网络演进的蓝图,它可以在5G环境下实现边缘计算的全景式应用。
包括AT&T(美国电话电报公司)、BT(英国电信)、CenturLink、Telefonica(西班牙电信)和Verizon(威瑞森)在内的几家运营商已经开始部署边缘计算领域的项目。
边缘的概念是复杂的,目前还没有完全定义。它包含了多个维度——混合了硬件和软件、不同的设备类型、以及不同的安装部署形态。对于边缘的概念最终定义将主要由用例驱动和决定。
边缘的市场规模在增长,并且增长的速度还在加快,这对改造现有边缘网络站点、部署新的边缘计算基础设施,提出了更加高效、敏捷的要求。
正因如此,在整个数据中心市场份额中,预制式微型数据中心等边缘节点设备市场的增长速度是最快的。这反映出人们对边缘设备的需求和关注日益高涨。然而,考虑到市场规模和方案的可复制性,需要推动边缘部署方案的标准化。
运营商应该
聚焦边缘服务
为什么选择维谛精密空调边缘计算?
边缘计算适用于高带宽、低时延、对大量数据本地化管理这样一类对数据交付和服务质量比较高的场景。它的工作方式是将数据的存储和处理转移到边缘节点,靠近应用程序、维谛精密空调设备或原生数据的地方,远离集中式云数据中心或核心网络。这些边缘节点的形式可以是微数据中心、网络节点、设备或传感器。
因此,在应用程序(如游戏)中,用户将不再依赖于直接连接到处理游戏的核心数据中心——这种方式产生的时延与数据中心距离正相关。相反,通过本地连接到边缘网络,所有用户都将享受到相同的超低时延体验效果。
风险和回报
许多电信运营商已经在通过云化、虚拟化等方式来改变他们的网络架构。网络功能虚拟化(NFV)和电信云的结合为边缘计算提供了一个平台,支撑了网络架构从如今的虚拟机(VM)模型转变到到基于算力分布的“云端—本地”体系。
电信运营商也在把他们新的网络基础设施和服务推向本地数据中心和距离客户更近的应用场景。而5G的建设部署正在推动加快这种转变,并让运营商在不同的地区展开新的网络业务。
维谛微模块随着5G技术和通讯网络的发展,边缘计算可以提供一个高性能、低成本、随需求变化的平台,支持未来越来越多的应用。然而,当涉及到新的维谛工业UPS电源边缘服务解决方案时,电信运营商将需要寻找合适的业务模式和合作伙伴、明确服务的对象,从而确定维谛微模块在价值链中的角色。这个过程伴随着许多选择和机会,运营商在决策时不得不慎之又慎。同时,一些问题尚未解决,例如:
运营商如何把高性能、维谛工业UPS电源低成本、低时延的边缘计算网络商业化?市场对此接受程度如何?
运营商如何定义业务的优先级,并确定最佳的SmartAisle商业模式和合作伙伴?
边缘计算业务将会带来新的利润,还是会对原有业务带来冲击?
谁将拥有主要的客户关系
如果一个运营商向关键合作伙伴开放了诸如“协同定位”之类的服务,当其他第三方也想要相同的访问权限时,如何处理?
海量网络节点承载了成千上万种业务和应用,它们不断地产生复杂多样的SmartAisle服务请求,运营商如何应对和管理?



出自

维谛技术白皮书

运营商遇上边缘计算:机遇、威胁还是干扰


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