摘要：邊緣計(jì)算將使小型數(shù)據(jù)中心更接近智能手機(jī)工業(yè)儀器和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等設(shè)備生成數(shù)據(jù)的位置。這將在中央數(shù)據(jù)中心收集數(shù)據(jù)之前添加更多的端點(diǎn)。這些邊緣節(jié)點(diǎn)或小型數(shù)據(jù)中心將與中央數(shù)據(jù)中心同步，并相互連接。

我們看到網(wǎng)絡(luò)連接提供商提供的數(shù)據(jù)傳輸速度顯著提高。服務(wù)提供商現(xiàn)在承諾以數(shù)百M(fèi)bs到Gbs的速度提供服務(wù)，例如，我們可以在不進(jìn)行任何緩沖的情況下看到藍(lán)光電影打印的實(shí)時(shí)流媒體。

這樣的網(wǎng)絡(luò)速度設(shè)置為觸發(fā)許多新技術(shù)可能性。企業(yè)不能留下來(lái)，因?yàn)樗鼈儽仨毧紤]到競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)環(huán)境中廣泛采用的新技術(shù)。因此，企業(yè)的重點(diǎn)已經(jīng)變得清晰和狹隘；為了不斷滿足客戶對(duì)有利可圖的數(shù)字產(chǎn)品的需求，并推動(dòng)企業(yè)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

為了與這一趨勢(shì)保持一致，企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始優(yōu)化和重新設(shè)計(jì)其數(shù)據(jù)中心，以便處理越來(lái)越多的消費(fèi)設(shè)備生成的大量數(shù)據(jù)。很明顯，企業(yè)要改造數(shù)據(jù)中心以滿足升級(jí)的需要。轉(zhuǎn)換將涉及到使用以下內(nèi)容：

虛擬網(wǎng)絡(luò)功能（vnfs），它將服務(wù)器硬件替換為基于軟件的特定工作包&ndash；網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（nfv）軟件定義的網(wǎng)絡(luò)，以使用核心框架獲得網(wǎng)絡(luò)的中央控制，該框架允許管理員定義網(wǎng)絡(luò)操作和SE安全策略通過(guò)實(shí)現(xiàn)OpenStack、Azure Stack、Amazon S3、CloudStack和Kubernetes，在使用ONAP、ETSI OSM的多個(gè)網(wǎng)絡(luò)組件之間實(shí)現(xiàn)無(wú)需協(xié)調(diào)，在其他工作負(fù)載（VM和容器）和數(shù)據(jù)中心管理中實(shí)現(xiàn)Cloudify。由于更快的實(shí)例化、集成、擴(kuò)展、安全性和易管理性等特點(diǎn)，容器得到了廣泛的采用

接下來(lái)會(huì)破壞數(shù)據(jù)中心的是采用邊緣架構(gòu)。邊緣計(jì)算將使小型數(shù)據(jù)中心更接近智能手機(jī)、工業(yè)儀器和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等設(shè)備生成數(shù)據(jù)的位置。這將在中央數(shù)據(jù)中心收集數(shù)據(jù)之前添加更多的端點(diǎn)。但其優(yōu)點(diǎn)是在邊緣處進(jìn)行最大的計(jì)算，有助于減少網(wǎng)絡(luò)傳輸資源的負(fù)載。除此之外，可以在邊緣節(jié)點(diǎn)上使用hyperconvergence，以簡(jiǎn)化所需的小型數(shù)據(jù)中心。

Mobile Edge Computing（MEC），一個(gè)由ETSI維護(hù)的核心項(xiàng)目，是在邊緣計(jì)算模型上出現(xiàn)的，然后是電信運(yùn)營(yíng)商。ETSI正在維護(hù)和致力于創(chuàng)新，以改進(jìn)使用MEC的核心網(wǎng)絡(luò)功能交付，以及指導(dǎo)供應(yīng)商和服務(wù)提供商。

除了邊緣計(jì)算之外，網(wǎng)絡(luò)切片是5g中引入的新架構(gòu)，它將對(duì)數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)方式產(chǎn)生影響。ED用于特定場(chǎng)所，專門用于特定情況，如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、交通運(yùn)輸和運(yùn)動(dòng)場(chǎng)館。

數(shù)據(jù)中心高速網(wǎng)絡(luò)性能。

在此轉(zhuǎn)換時(shí)代，大量數(shù)據(jù)將在設(shè)備和數(shù)據(jù)中心之間以及設(shè)備和數(shù)據(jù)中心之間傳輸。數(shù)據(jù)中心。由于新用例需要低延遲和高帶寬，因此從數(shù)據(jù)中心獲得更高級(jí)別的性能非常重要。使用傳統(tǒng)技術(shù)和向數(shù)據(jù)中心添加更多容量是不可能實(shí)現(xiàn)如此重要的性能的。

近年來(lái)，數(shù)據(jù)中心技術(shù)供應(yīng)商提出了新的發(fā)明和社區(qū)，以解決D提出的性能問(wèn)題。不同類型的工作負(fù)載。新時(shí)代數(shù)據(jù)中心大量使用的技術(shù)之一是將一些CPU任務(wù)卸載到網(wǎng)絡(luò)或服務(wù)器互連的交換機(jī)和路由器上。讓我們以網(wǎng)絡(luò)接口卡（NIC）為例，該卡在用于將服務(wù)器連接到數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)組件時(shí)，已成為一個(gè)智能網(wǎng)卡，可以卸載系統(tǒng)CPU通常處理的處理任務(wù)。智能卡可以執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)密集型功能，如加密/解密、防火墻、TCP/IP和HTTP處理。

分析公司Futurum開(kāi)展了一項(xiàng)針對(duì)IT專業(yè)人員的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)效率調(diào)查，以了解他們對(duì)數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡(luò)的看法和看法。除了虛擬化網(wǎng)絡(luò)資源和工作負(fù)載外，為了高效地處理高速網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)，智能網(wǎng)卡的使用和進(jìn)程卸載技術(shù)已成為IT專業(yè)人員的首要興趣。這揭示了企業(yè)如何更多地依賴能夠節(jié)約成本的智能技術(shù)，以及顯著的數(shù)據(jù)中心性能改進(jìn)以實(shí)現(xiàn)更快的網(wǎng)絡(luò)。

Workload Accelerators，like gpus，fpgas，and smartnics are generally used in current enterp上升和超尺度數(shù)據(jù)中心，以提高數(shù)據(jù)處理性能。這些加速器與CPU互連，以生成更快的數(shù)據(jù)處理，并需要更低的延遲從CPU服務(wù)器來(lái)回傳輸數(shù)據(jù)。

最近，要解決工作負(fù)載加速器和CPU之間的高速和低延遲要求，Intel，以及包括阿里巴巴、戴爾EMC、思科、Facebook、谷歌、惠普和華為在內(nèi)的公司已經(jīng)形成了一種稱為Compute Express Link（CXL）的互連技術(shù)，旨在提高性能，消除CPU和專用加速器計(jì)算密集型工作負(fù)載的瓶頸。CXL的重點(diǎn)是在CPU和工作負(fù)載加速器之間創(chuàng)建高速、低延遲的互連，并保持連接設(shè)備上CPU內(nèi)存空間和內(nèi)存之間的內(nèi)存一致性。這允許資源共享以獲得更高的性能、更低的軟件堆棧復(fù)雜性和更低的總體系統(tǒng)成本。

nvme是NVM Express社區(qū)引入的另一個(gè)接口。它是一種存儲(chǔ)接口協(xié)議，用于增強(qiáng)對(duì)服務(wù)器中SSD的訪問(wèn)。NVMe可以最大限度地減少應(yīng)用程序的CPU周期，并以較小的基礎(chǔ)架構(gòu)占地面積處理巨大的工作負(fù)載。NVMe已成為一種關(guān)鍵的存儲(chǔ)技術(shù)，并對(duì)企業(yè)產(chǎn)生了巨大的影響，這些企業(yè)正在處理大量的快速數(shù)據(jù)，尤其是由實(shí)時(shí)分析和新興應(yīng)用程序生成的數(shù)據(jù)。

Automation and AI

Agile 5g Networks將導(dǎo)致邊緣計(jì)算的增長(zhǎng)。網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)中的節(jié)點(diǎn)，用于處理接近端點(diǎn)的數(shù)據(jù)。這些邊緣節(jié)點(diǎn)或小型數(shù)據(jù)中心將與中央數(shù)據(jù)中心同步，并相互連接。

for operators，it will be a task ahead to manually set up much edge nodes.邊緣節(jié)點(diǎn)將定期需要初始部署、配置、軟件維護(hù)和升級(jí)。在網(wǎng)絡(luò)切片的情況下，可能需要為切片中設(shè)備的特定任務(wù)安裝或更新VNF。不能手動(dòng)執(zhí)行此操作。此時(shí)，自動(dòng)化進(jìn)入了這樣一個(gè)畫(huà)面：操作員需要在數(shù)據(jù)中心獲得中央儀表板，以設(shè)計(jì)和部署邊緣節(jié)點(diǎn)的配置。

Technology Businesses are exampling or implementation ai and machine learning at the application level for enabling auto responsiv例如，在網(wǎng)站上使用聊天機(jī)器人。許多人工智能被應(yīng)用于一個(gè)數(shù)據(jù)湖，從基于人工智能的自學(xué)習(xí)系統(tǒng)中產(chǎn)生見(jiàn)解。數(shù)據(jù)中心將需要這些類型的自主功能。

AI系統(tǒng)將用于監(jiān)控服務(wù)器操作，以跟蹤用于計(jì)算或存儲(chǔ)容量中突然需求的自伸縮活動(dòng)，以及從故障中自我修復(fù)，以及OP的端到端測(cè)試。勃起。技術(shù)企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始為每一個(gè)使用案例提供解決方案；例如，由Dell EMC Isilon和Nvidia DGX-1提供的基于人工智能的聯(lián)合集成基礎(chǔ)架構(gòu)，用于在數(shù)據(jù)中心級(jí)別進(jìn)行自我擴(kuò)展。

結(jié)論<

新的體系結(jié)構(gòu)和技術(shù)正在隨著網(wǎng)絡(luò)革命而引入。這些基礎(chǔ)設(shè)施中的大多數(shù)都將以軟件為中心，以響應(yīng)越來(lái)越多的設(shè)備和更高的帶寬。為運(yùn)營(yíng)商提供低延遲（高達(dá)10微秒）是在市場(chǎng)上啟用新技術(shù)的新挑戰(zhàn)。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，數(shù)據(jù)中心需要補(bǔ)充更高的寬帶網(wǎng)絡(luò)。它將為進(jìn)一步的數(shù)字創(chuàng)新奠定基礎(chǔ)。

編輯說(shuō)明：下載電子書(shū)&lsquo；5g架構(gòu)：融合NFV&sdn網(wǎng)絡(luò)技術(shù)&rsquo；以了解有關(guān)5g背后的技術(shù)和采用現(xiàn)狀的更多信息，以及對(duì)MA的關(guān)鍵見(jiàn)解。Rket=

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