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AI • 物联网 • 网络边缘

AI 驱动的平台将数据中心带向边缘

边缘数据中心

长期以来,数据一直推动着行业发展,但过去的情况是,重型分析只在云中进行。以一家制造公司为例。来自机器的信息在云中聚合和处理,并计划接下来的步骤作为响应。边缘只是一个数据聚合器,将数据路由到云端来完成所有繁重任务。

但如今,将数据中心移至网络边缘已显露其优势。由于计算能力的增强和物联网实施的普及,它正在发挥其能力。边缘解决方案可实现近乎实时的数据处理和对基本信息的更好控制,这对企业来说是一个福音。在我们的制造示例中,瞬间决策可以实时实现对资产的预测性维护。

边缘计算编排

更理想的是,移至边缘并不意味着必须告别云端提供的编排和管理功能。云中的管理和扩展计算是一个已知的实体。当然,您有成千上万台运行应用程序的服务器,但它们全部位于一个中心位置,由一个 IT 专业人员团队管理。

“当你谈到边缘时,你仍然在谈论几千台服务器,但与传统的数据中心不同,它们现在分布在数百或数千个物理位置”,Scale Computing(一家边缘计算、虚拟化和超融合解决方案提供商)首席执行官 Jeff Ready 指出。

在每个边缘都保有 IT 人员是不切实际的,而且成本高昂,但编排管理软件解决了这个问题。Scale Computing 在边缘提供无忧的云体验。Scale Computing 构建的英特尔® NUC Enterprise Edge Compute 替代了对分散的本地 IT 人员的需求 — 一个小型的集中式团队也可以同样敏捷。

适合每种 IT 场景的边缘计算

Jerry’s Foods,一家总部位于明尼阿波利斯、在全国拥有 40 家分店的杂货商,正与一个小型的集中式团队合作。该零售商在其操作系统上分层了许多应用程序,包括销售点软件、视频分析等。

Jerry’s 边缘 AI 解决方案促进了令人印象深刻的个性化和增收策略,根据顾客购物车的内容调整店内广告投放。这种实时分析要求计算可靠且始终可用,这正是 Scale Computing 所确保的。

当 Jerry’s 的一个分店受损时,该店无法再被社区访问。其 IT 团队能够访问 SC//Platform 设备,并恢复所有应用程序和基本商店功能,以便在停车场的帐篷里建立一个临时商店。这使得当地社区能够继续获得维持生活的食品和饮料。“这是由负责管理全国各地分店的 IT 人员组成的小型团队,他们能够通过现有的 SC//Platform 产品圆满完成任务”,Ready 解释说。

Scale Computing 与系统集成商和经销商合作伙伴合作,作为与寻求边缘编排解决方案的企业接洽的途径。这些合作伙伴还可以与 Scale Computing 合作提供额外的服务,如迁移服务和灾难恢复规划。

用于一站式应用的自愈技术

当 Ready 和他的联合创始人看到 IT 经常面临的问题时,对自愈平台的需求变得明显起来:基础设施在第一天运行良好,但随着时间的推移,安装的组件越来越多,故障排除变得越来越困难。

Ready 和他的团队明白,错误检测和缓解需要融入基础架构中。而对于 IT 团队,特别是那些远离物理地点的团队,拥有自愈技术会有所帮助 — 问题会自动修复。

英特尔® NUC 迷你电脑上安装了 HyperCore 操作系统,提供小型边缘计算编排和管理解决方案。该操作系统使用一种称为自主基础设施管理引擎 (AIME) 的技术提供主动错误检测和问题缓解,该技术是一种基于模式识别的 AIOps 系统,可查找表明有东西损坏的模式。

当它定位到问题时,SC//HyperCore 会浏览其问题和相关解决方案的目录,如果发现匹配,就会自动执行相应的修复。当系统检测到其词汇表中不存在的问题时,它会提醒 IT,问题就会得到解决。当同样的问题重复出现几次后,修复就会融入 Scale Computing 平台,随着时间的推移变得更加智能。

每个站点的 SC//HyperCore 都连接到 Scale Computing Fleet Manager,后者监控整个部署的运行状况。SC//Fleet Manager 还促进了现场零接触部署。这意味着首次插入 NUC 迷你电脑时,分店的边缘计算所需的一切,包括垂直市场特定的应用程序,都会自动从中央门户调度分派。

“这里的美妙之处在于,所有应用程序的选择和配置都可以通过一个门户集中完成”,Ready 说。“该解决方案是可扩展的,因此当企业希望将地点从 10 个扩展到 100 个或 1,000 个时,只需复制和粘贴即可,它是一站式的,管理方式没有任何变化。自动化修复和部署就像在现场有一个额外的 IT 人员管理所有地点一样。”

分布式计算的未来

对额外边缘的需求在未来只会增加。

Ready 提醒我们,计算周期性地经历集中式和分布式计算的循环。“这不是 IT 第一次遇到现在的情况了。我们从大型机时代最初的集中式计算发展到分布式计算、客户端-服务器类型的架构。然后又演变回集中式数据中心和云;现在我们将回到分布式。”

“边缘计算有效地完成了云愿景”,Ready 说。“云从来不是指西雅图的大型数据中心;它指的是无处不在的计算资源。”确保这些资源在需要时可用,并在不给 IT 带来沉重负担的情况下达到所需程度?这正是 Scale Computing 的用武之地。“它使边缘的行为像云一样”,他说,实现始终可用的大规模计算能力,无缝管理。

 

insight.tech 的副主编 Georganne Benesch 编辑。

作者简介

Poornima Apte is a trained engineer turned technology writer. Her specialties run a gamut of technical topics from engineering, AI, IoT, to automation, robotics, 5G, and cybersecurity. Poornima's original reporting on Indian Americans moving to India in the wake of the country's economic boom won her an award from the South Asian Journalists’ Association. Follow her on LinkedIn.

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