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隨着疫情持續蔓延，在家遠程工作的員工規模不斷增長，許多企業正在考慮將其業務向邊緣遷移，並確保其數據量和安全性。
當年大型機開始投入使用時，對大多數公司來說，採用成本過高的大型機是通過分時服務共享的，並使用多用戶系統集中處理。
在此之後又出現了微型計算機、個人電腦和局域網，人們把工作負載轉移到個人電腦工作站和更小的計算平臺上，並看到了計算分散化趨勢。如今採用公共雲這種超大規模解決方案處理數據，而這一次使用的是多租戶方法。
如今，隨着邊緣計算的興起，人們也正在再次考慮採用分散化計算技術。行業專家建議採用邊緣計算技術，可以減少延遲並在本地存儲數據。冠狀病毒疫情如今將員工和流程推向一種高度分散的模式，邊緣計算將成爲技術前沿和中心，可以與雲計算技術並駕齊驅。
一些邊緣計算模式正在出現。第一種模式是直接在物聯網設備上處理數據，例如恆溫器或自動駕駛車輛。其模式稱之爲“面向設備”。第二種模式是使用一些廣泛地理分佈的計算平臺，例如多個客戶機(通常是工作站)。其模式稱之爲“面向邊緣的服務器”。
對於正在考慮疫情結束之後處理業務的企業而言，第二種模式顯然更具吸引力。它也是邊緣計算模型的最新用途，並具有兩種不同的類型：使用由公共雲提供商提供的專有邊緣設備，以及使用位於地理廣泛分佈的小型數據中心、辦公樓甚至家庭中的私有服務器。
在轉向邊緣計算模式時，大多數企業需要注意一些問題，其中包括：
- 安全性。考慮到必須在客戶端工作站以及雲中保護數據的安全，邊緣計算架構增加了複雜性，其中一些架構還添加了需要安全性的中間服務器。除了專注於保護單個公共雲中的數據安全之外，還要致力保護存儲數據的多個系統上的信息。
- 數據量。當添加低功耗的分佈式計算平臺時，其數據量可能使其不堪重負。內置自動數據庫擴展功能的公共雲存儲系統幾乎可以處理任何數量的數據。對於邊緣計算服務器或客戶端工作站來說，情況並非如此。
這並不是說邊緣計算在疫情結束之後不能成爲雲遷移之後的重點，而企業需要了解一些可能面臨的問題。
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原文發佈時間：2020-07-01
本文作者：David Linthicum
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