如何为企业数据中心存储部署在边缘做好准备

根据研究机构的企业预测，到2025年 ，数据40%以上的中心做好准备企业存储将部署在边缘 ，与2022年的存储15%相比显著增长。此外
，部署边缘到2025年，企业大型企业存储在内部部署设施 、数据边缘设施或公共云中的中心做好准备文件或对象存储的非结构化数据容量将是2022年的三倍。

数据中心基础设施和运营领导者正在将存储从传统的存储数据中心扩展到公共云和边缘 ，高防服务器以提供靠近或位于数据生成或使用位置的部署边缘数据服务，而不是企业在集中式环境中。通过这种方式
，数据企业将不再需要等待广域网与中心点之间的中心做好准备数据传输时间 ，从而提高效率和生产力 ，存储同时实现网络弹性和位置灵活性。部署边缘

物联网设备产生的数据爆炸式增长，以及向分布式远程工作的转变
，推动了边缘存储系统的发展 。Gartner公司高级研究员SantoshRao表示 ：“已经踏上数字化业务之旅的源码库企业已经意识到，需要一种更加分散的方法来满足数字化业务基础设施的需求。随着数据量和速度的增加 ，将这些信息传输到云平台或数据中心进行处理的效率也在提高。”这就是边缘计算的用武之地 。

使用物联网设备 ，边缘系统是整个生态系统中连续数据流的一部分，可以立即捕获和摄取大量数据，模板下载然后再传输到数据中心或云平台。企业还可以在边缘处理原始数据，只将分析或丰富数据的子集转发到中心站点，以实现更好的持续连接和效率 。

将数据中心迁移到边缘还将使企业能够在日益分散的劳动力中利用内容和数据协作的好处 。互联的边缘存储系统可以提高员工的工作效率，并在员工、客户和第三方合作伙伴之间实现更有效的信息共享 ，从而推动实时内容协作，建站模板并以越来越快的速度实现创新。这尤其适用于合作者遍布全球的开发和设计团队。

然而
，尽管部署边缘系统的技术原理令人信服，但一些进行这种转变的企业却毫无准备  。本文提供了让企业数据中心存储部署做好边缘准备的最佳实践 。

过渡到边缘计算有什么问题?

许多专家认为分布式云平台/数据中心是所有企业的未来 ，因为它可以帮助解决带宽限制、网络故障和拥塞问题 、源码下载由于区域数据存储需求导致的合规性问题  、更高的应用程序延迟和延迟以及高计算处理导致的可扩展性问题等挑战。

业内专家还表示，根据AWS的定价 ，每千兆字节的带宽成本大约是存储成本的四倍。因此 ，在将冗余数据发送到数据中心之前，在边缘剥离冗余数据可以在节省成本方面发挥神奇的作用 。免费模板

但是 ，与所有不断发展的技术一样，评估、部署和操作边缘计算也面临着相当大的挑战。这些问题以多种形式出现，其中最主要的问题与安全性、跨平台集成和数据复制有关 。当然，边缘计算有不同的用例和独特的工作负载。此外，这种分布式体系结构具有独特的基础设施需求，这可能会导致IT管理
、成本、信息安全和弹性因素方面的问题。

为此 ，基础设施和运营(I&O)领导者必须确定优化其IT运营模式所需的行动 ，以避免可能影响其向边缘过渡的挑战。例如 ，什么样的存储架构和硬件或软件解决方案最适合新的用例和工作负载?应该使用哪些技术进行复制和重复数据删除?如何在边缘环境中增强安全性和数据保护?

做好边缘准备的最佳实践

基础设施和运营(I&O)领导者在准备数据中心存储部署以过渡到边缘时可能面临的挑战，避免此类陷阱的一些最佳实践包括：

(1)巩固和整合分散经营

随着企业的发展和变化 ，技术栈自然也会随之发展。然而 ，如果缺乏针对这种IT增长的战略方法，它可能会蔓延并变得复杂。例如，影子IT可以潜入企业从数据中心部署到边缘计算的过渡计划中。最糟糕的情况是，企业的基础设施变得如此分散 ，以至于无法确保对IT环境具有完全的可见性，更不用说识别和处理出现的问题了。

巩固和集成堆栈可以防止雪球效应 ，这种雪球效应会在迁移到边缘时削弱并使企业的基础设施更难以管理 。即使云平台 、数据中心和边缘存储系统不同 ，基础设施和运营(I&O)领导者者也需要确保分散运营的集中管理、控制和协调。将边缘视为不连接的存储系统、应用程序和软件基础设施的组合。合并和集成提供了更高的灵活性，企业可以有效地转移和重新分配资源，以实现期望的业务结果。

(2)使用必要的复制和重复数据删除技术

边缘计算中最重要的数据管理挑战之一是部署健壮的复制功能
，从而最大限度地减少跨分布式环境的响应成本和时间 。在理想情况下 ，数据是实时复制的，以便在部署分布式边缘计算系统时获得最大收益。该解决方案还应该满足所需的及时性 、损失容忍度、网络带宽消耗和延迟性能。最终，这样的服务还应该允许在复制的边缘站点和数据中心之间进行自动故障转移的多站点文件访问。

(3)边缘自动化

自动化通过接管人工
、平凡和复杂的任务  ，提高了性能
，增强了边缘的数字体验。例如，基础设施和运营(I&O)领导者可以通过使用自动化引擎来管理在边缘创建和使用的不断增加的数据来解决边缘存储问题。自动化可以发现业务操作不再需要的数据，并将其转移到数据中心或将其复制到云存储，从而为新的数据铺平道路。最终，自动化允许企业的IT团队只关注需要放在边缘的东西。

(4)把安全放在首位

企业必须将安全性放在边缘架构实现的核心位置。从下到上构建安全性并将其扩展到IT环境的所有领域是至关重要的。

Gartner公司日前发布的市场报告建议建立适当的数据保护级别，以限制攻击媒介，例如勒索软件
、数据泄露和双重勒索策略。

企业可以通过使数据不可访问的加密技术来增强安全性 。此外
，企业还可以探索零信任解决方案 ，确保对网络上的所有用户 、设备和流量进行身份验证
。创建基于角色的策略并在边缘网络的各个方面实施它们也至关重要。

部署在边缘的技术解决方案应该具有相同的安全措施
，并且必须将边缘安全计划集成到企业的安全策略中 。

(5)部署边缘存储解决方案，满足独特的边缘工作负载需求

远程管理 、数据安全、文件、块和对象协议 、数据持久性、数据保护和公共云集成也是关键的考虑因素。选择一种可以上下扩展以处理大量数据类型和卷并在不影响性能的情况下提供关键功能的存储拓扑也是至关重要的  。

从硬件的角度来看，边缘存储解决方案需要是健壮且安全的设备。例如，这种存储硬件的设计应该能够承受在易变环境中的部署。从外部设备到内部组件，都应该进行测试和验证，以便在边缘有效运行。

(6)使用兼容的解决方案

虽然边缘存储解决方案是为其特定的工作负载和要求而设计的
，但基础设施和运营(I&O)领导者必须同时确保边缘系统与数据中心和云环境无缝协作
。在许多情况下，提供边缘存储解决方案的供应商可能与数据中心和云供应商不同。在这种情况下 ，数据互操作性和兼容性是必须考虑的关键问题，以确保数据不会在任何一个环境中变得孤立
。幸运的是，有一个第三方供应商的市场
，可以将内部部署和混合云环境互连成一个内聚的分布式系统，可以在一个公共控制平台下有效地管理。这将提供最大的灵活性 ，以便为每个工作量选择最佳解决方案，同时保持对分散业务的集中控制 。

结论

毫无疑问，边缘计算解决方案正越来越多地帮助企业应对传统计算环境中不断增长的数据量。这是因为该技术允许将数据处理和存储到网络的极端位置，靠近生产或消费点。反过来
，这些功能降低了将数据传输到中央数据中心的成本和延迟 。此外，在本地处理并将部分重要信息发送到中央数据中心可以减少带宽需求。这当然是可取的，因为它不会压倒网络连接和基础设施。

然而，边缘系统具有独特的要求和挑战 。其中一些问题包括数据安全性
、复制和跨平台集成 。幸运的是，企业可以使用适当的技术进行复制、自动化网络操作 、部署适当的存储解决方案，并增强安全性 ，以确保其数据中心为迁移到边缘做好准备。

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