为 AI 时代设计弹性边缘系统

边缘系统为实时数据处理提供支持，支持 AI 推理以改善客户体验和运营效率，是数字化转型的基础。

但是，设计这些系统需要的不仅仅是传统 IT 知识。它需要技能、远见卓识和从多年 IoT 演变中吸取的经验教训相结合。

边缘系统设计的专业技能

成功的边缘系统必须在受限、通常是不可预测的环境中持续以最佳性能运行。设计和构建边缘基础设施需要将硬件、软件和网络技能与硬件可用性和容错、工作负载虚拟化、数据治理和网络安全方面的专业知识相结合。

虽然这些技能借鉴了常见的 IT 实践，但它们在边缘和 AI 环境中的应用方式有所不同。边缘通常是一个独特的异构环境，其中有限的连接、安全需求和稀缺的现场 IT 构成了更大的挑战。此外，尽管硬件可用性和容错性——这意味着 99.999% 的可用性或更高 — 很受重视，这不是一个广泛的专业领域。因此，精通这些技术细微差别的 OEM、系统集成商和服务提供商对专业知识的需求与日俱增，他们能够无缝、快速地部署和简单地大规模管理边缘基础设施。

为边缘驱动的未来做准备

技术和业务专业人员必须为边缘做好准备。对于大多数公司来说， 边缘是制造产品和为客户提供服务的地方，这对于客户满意度和竞争优势都至关重要。

为了保持竞争力，技术和业务专业人员需要运行高效的边缘运营，以支持 “永不停机” 的应用程序和持续的数据可用性。这些低延迟、安全和增值的运营依赖于不断发展的边缘 IT 和 OT 能力，专业人员需要在适当时跟踪、理解和实施这些能力。

例如，人工智能推理将推动对可靠、强大的边缘系统的需求，这些系统可增强人工智能生成的建议的可访问性和可靠性，并实现广泛的自动化。 Edge AI将成为科技和商业领袖数字优先战略的关键部分。 学习、理解和为边缘做好准备至关重要。

物联网经验教训：弹性是不可谈判的

要了解如何构建这些弹性系统，我们可以从多年的物联网部署经验中吸取宝贵的经验教训。企业和客户期望物联网体验能够提供不间断的系统和应用可用性。面对现实吧，我们既渴望信息，又不耐烦！开个玩笑，运营团队在确保安全和效率方面通常有实时要求。然而，分布式系统涉及成千上万在不可预测的环境中运行且连接不可靠的设备。

在系统中设计弹性的需求一直是物联网的重要教训。我们了解到，仅在停机后恢复系统是不够的。系统应确保不间断的运行。即使由于硬件问题、通信受损或其他问题导致容量减少，物联网系统也必须继续提供基本服务。具有自动维护功能的自我诊断、自我修复系统可以正常管理工作负载，是物联网成功的关键。

一个相关的物联网课是网络攻击的持续而真实的威胁。事实证明，实时监控和保护对于降低网络安全风险至关重要。这需要专为这些环境构建的物联网基础架构，使IT和OT团队能够在数据、运营或业务受到影响之前轻松检测、隔离和消除风险。我们已经看到，通过对专为 IoT 多样化环境设计的强大计算基础架构进行标准化，IT 和 OT 团队可以更轻松地应对这些挑战。

我们还了解到，大规模维护高性能分布式系统是一项挑战。在数千个地理位置分散的边缘节点上进行远程设备管理、固件更新和故障排除带来了物流方面的挑战。边缘架构结合了自动管理、简化维护、无缝协调功能以及预测性故障检测，可帮助资源有限的 IT 和 OT 团队维持大规模部署。

这些课程共同指向 容错边缘的值 在物联网系统架构中，这当然会影响工程师如何进行分布式系统设计。

物联网的商业优势：效率、洞察力和专业知识

运营效率和客户满意度一直是物联网最值得注意的影响。如果操作得当，客户将从中受益，同时企业可以简化流程，提高产品质量并改善服务交付。商业领袖受益于增强的洞察力和可操作的情报，这有助于他们取得更好的结果并开辟新的收入来源。

IT 和运营团队受益于对流程的实时监控和控制，以及增强人工操作员能力的自动化，使他们能够专注于更高价值的任务。所有这些都能以更低的总拥有成本提高生产率。这也带来了更好的客户体验，最终帮助公司在竞争激烈和充满活力的市场中获胜。

我们在各行各业看到了这些好处，包括 制造， 零售的，以及 医疗保健。例如，在制造领域，工业物联网 (IIoT) 一直是预测性维护、质量控制和供应链优化部署的核心。零售业已采用物联网进行库存管理、客户分析和销售点。在医疗领域，物联网支持客户服务的后台功能，并显示出通过医疗设备进行患者治疗的巨大潜力。

物联网的这些优势突显了为何设计和投资弹性边缘系统至关重要，以及组织为何需要能够可靠地大规模提供这些优势的系统。

为下一步而建

很明显，优势比以往任何时候都更加重要。它是智能分布式系统的基础。设计弹性边缘系统意味着运用从物联网趋势和演变中吸取的经验教训，拥抱边缘环境的独特需求，为日益边缘驱动的人工智能未来做好准备。

如今，投资于正确技能、战略合作伙伴关系和基础设施的组织将处于有利地位，能够创造长期价值。

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