什么是边缘网络

边缘节点是边缘网络的核心组成部分，包括具有一定计算和存储能力的服务器、网络设备等。它们可以部署在靠近数据源和用户的位置，如工厂车间、零售店、交通枢纽等。通过边缘节点，可以实现数据的本地处理和缓存，减少对中心数据中心的依赖。

除了本地部署边缘节点外，还可以利用云服务商提供的边缘云服务。这些服务允许企业在靠近用户所在区域的边缘位置运行低延迟应用的一部分，从而提高响应速度。边缘云通常与其他云服务集成，形成混合云架构。

在边缘网络中，物联网设备扮演着重要角色。它们不仅是数据源，还可以具备一定的计算能力，对数据进行预处理和过滤。通过集成物联网设备，可以将计算推向网络边缘，进一步降低延迟。

边缘网络需要高带宽、低延迟的网络连接，以确保数据在边缘节点和中心数据中心之间高效传输。5G网络、软件定义广域网等新型网络技术可以为边缘网络提供支持。

与传统集中式架构相比，边缘网络的分布式特性带来了新的安全和管理挑战。需要制定统一的安全策略，并采用适当的工具对边缘节点和设备进行监控和管理。

边缘网络非常适合需要低延迟和实时处理的应用，如物联网、自动驾驶、涉及人体健康和公共安全的应用，以及增强现实等需要与人类感知速度相当的应用。通过在靠近数据源的位置进行计算，边缘网络能够实现与人类感知同步的响应速度。

边缘网络能够减少通过互联网传输数据的需求，从而提高数据传输效率。例如在视频处理和语音识别等应用中，边缘网络可以在本地执行计算，减少需要传输的数据量，节省带宽。

由于分析资源靠近终端用户，边缘网络使得复杂的分析和人工智能工具能够在靠近数据源的位置使用，从而提高运营效率。

边缘网络可用于内容分发网络（CDN），将内容缓存在靠近用户的边缘服务器上，加快内容传递速度。它还可用于云边缘服务，在特定地理位置的端点和资源附近运行延迟敏感的应用部分。

边缘网络还可用于从智能传感器和设备收集数据，同时在边缘过滤掉冗余或无关数据，只将关键数据传输到数据中心进行进一步处理。

边缘设备是边缘网络的数据源，包括各种传感器、摄像头、物联网设备等。这些设备负责采集现场数据，并将数据传输到边缘节点或边缘服务器进行处理。

边缘节点和边缘服务器是边缘网络的核心组件，负责在边缘位置进行数据处理和分析。它们通常具有一定的计算能力和存储空间，可以在本地执行数据过滤、聚合、分析等任务，减少了向中心数据中心传输大量数据的需求。

边缘计算基础设施包括边缘数据中心和微型数据中心，为边缘网络提供所需的计算和存储资源。这些设施通常部署在靠近边缘设备的位置，以确保低延迟和高带宽的数据传输。

边缘网络依赖于各种网络技术来实现组件之间的通信，如5G、Wi-Fi、以太网等。这些技术确保了边缘设备、边缘节点、边缘服务器和中心数据中心之间的高效数据传输。

边缘管理和编排软件用于管理和协调边缘网络中的各个组件，包括边缘设备、边缘节点、边缘服务器和边缘应用程序。它们可以自动化资源分配、应用程序部署和更新等任务。

边缘应用程序和服务是在边缘计算基础设施上运行的软件，为最终用户提供特定的功能和服务。这些应用程序可以利用边缘网络的低延迟和高带宽优势，实现实时数据处理和快速响应。

边缘网络能够显著降低响应时间，减少网络带宽需求。通过将计算和数据处理靠近终端设备，边缘网络能够快速响应用户请求，而无需将数据传输到远程云数据中心。相比之下，传统网络需要将数据传输到集中式云数据中心进行处理，从而增加了延迟。

边缘网络通常利用智能设备、移动终端和边缘节点来执行任务和提供服务，而不是完全依赖云端。这种分布式架构与传统集中式云网络的信任模型不同，带来了新的安全性和可扩展性挑战。边缘网络需要采取额外的安全措施来保护分散的设备和数据。

边缘网络可能需要在不同的网络协议之间进行转换，如将面向连接的ATM协议转换为面向数据包的IP协议，以实现异构系统之间的连接。而传统网络往往采用更加同质化的协议和技术。

边缘设备可以提供诸如虚拟专用网络、IP语音和服务质量等增值服务，而这些服务在传统网络架构中可能不太常见。边缘网络能够更好地满足特定场景的需求。

边缘计算的分布式特性带来了新的安全挑战。在边缘计算中，数据在不同的分布式节点之间通过互联网传输，需要独立于云的特殊加密机制。此外，边缘节点可能是资源受限的设备，限制了安全方法的选择。这种转变还需要从集中式自上而下的基础设施转向分散式信任模型。

由于设备的异构性、不同的性能和能源约束、高度动态的条件以及与云数据中心相比不太可靠的连接，分布式边缘网络的可扩展性面临着挑战。安全要求也可能会进一步增加节点之间通信的延迟，从而减慢扩展过程。

在边缘计算中，保持服务持续运行至关重要。如果单个节点发生故障，用户仍应能够无中断地访问服务。边缘计算系统必须提供从故障中恢复的操作并警告用户，这需要每个设备维护整个分布式系统的网络拓扑。

建立边缘网络的计算和数据存储能力有助于企业从连接和带宽不可靠的远程位置收集和传输数据。然而，从数据源向集中式数据中心发送大量数据由于带宽需求高而成本高昂。边缘计算模型通过允许企业减少从站点发送到数据中心的数据量来解决这一挑战，因为只有关键数据才会被传输。