在不久的將來，人們將會生活在智能家居中，而通過自動調節溫度和照明，人們清晨醒來將感覺到精神煥發。隨後在智能廚房享用早餐，而智能冰箱也不會忘記訂購牛奶。如果在清晨參加開展活動和鍛鍊，將會穿上帶有物聯網功能，可以提供實時生物識別讀數的運動衫，然後乘坐智能汽車進入到智能城市，那麼無疑也會在智能建築裡進行智能工作。
思科公司估計，在兩年內，物聯網將由連接互聯網的500億個設備組成。隨著智能系統和應用在人們的日常生活和商業中變得越來越普遍，企業領導者和IT決策者將需要利用新的方法和基礎設施來分析即將到來的分散數據的海嘯。
隨著技術從互聯互通的狀態轉變為物聯網，智能系統和應用將改變醫療、交通、公用事業、石油、天然氣、零售、農業等行業的發展。但物聯網部署要求信息處理更接近數據來源——即物聯網設備本身。企業將不需要將這些信息發送到公共雲或內部部署數據中心的成本和延遲，而只需要將邊緣計算融入其基礎設施中。
為什麼需要更加接近
廣義上講，邊緣計算可將數據採集和控制功能、高帶寬內容的存儲，以及與最終用戶緊密接近的應用程序實現本地化。邊緣解決方案被插入網絡的邏輯端點，無論是公共互聯網還是專用網絡，都可以創建更加分散的雲計算架構。這通過在數據源處或附近執行分析和知識生成來降低物聯網傳感器與中央數據中心或雲計算應用之間所需的通信帶寬。
邊緣計算對於企業業務運營和公司的IT基礎設施具有至關重要的四個關鍵原因：
•通過減少計算延遲來提高數據速度。
•安全性更高，因為數據更接近創建的位置。
•可擴展性更強，因為邊緣計算基本上是“分佈式計算”，這意味著它提高了彈性，減少了網絡負載並且更易於擴展。
•通過將數據傳輸頻率和大小降低到中央雲來降低成本。
如今，企業大約10%的生成數據是在傳統的集中式數據中心或雲端之外創建和處理的。但根據研究和諮詢機構Gartner公司的數據，到2022年這個數字將達到50%。
佔用連接設備和雲計算之間的鏈接，邊緣計算由本地設備組成，例如轉換雲存儲API的網絡設備或服務器。具有1到10個機架的本地化數據中心，提供重要的處理和存儲功能，包括預製的微型數據中心，以及擁有10多個機架並且比中央雲數據中心更加靠近用戶和數據源的區域數據中心。
單機架微型數據中心可以利用現有的建築、製冷和電力，從而節省與生產新專用數據中心相關的資本支出。多機架的微型數據中心規模更大，而且更靈活，但需要更多的安裝時間，並部署自身專用的冷卻設施。這些預製單體系統適用於要求低延遲、高帶寬，以及提高安全性或可用性的廣泛應用。
區域數據中心比本地化的擁有1到10個機架數據中心擁有更多的處理和存儲功能，但也需要專用的電源和冷卻源。其延遲取決於與用戶和數據的物理接近程度以及兩者之間的網速。
優化邊緣計算
在任何數據中心環境(無論是本地部署、分佈式數據中心設施，還是服務於邊緣的區域或微型數據中心設施)中管理電力使用情況都可能非常複雜。特定建築的數據中心設施團隊可能負責測量和管理機架和配電單元(PDU)級別的能耗，但通常對服務器功耗的可見性有限。此外，各種解決方案提供商還支持多種專有的電源測量和控制協議，因此在數據中心的所有設備上為單一電源管理解決方案提出挑戰。數據中心管理解決方案為單個服務器、服務器組、機架和其他IT設備(如PDU)提供準確、實時的電源和散熱監控和管理，為邊緣計算環境中的IT管理員提供多種好處。
隨著數據中心管理解決方案的易用性，簡化部署不同服務器型號之間的互操作性，以及PDU和機架供應商提供的各種產品，數據中心管理解決方案可為機架和刀片服務器等提供實時電源和散熱數據，並協助IT人員管理數據中心熱點，並執行用電規劃和預測。
接收有關服務器電源特性的詳細信息還可以幫助IT部門設置固定機架電源，並安全地增加每個機架的服務器數量，從而提高數據中心的利用率。將機架、行間和房間的數據與服務器入口的溫度數據進行彙總，可以實時查看服務器消耗的功率。
最後，數據中心管理解決方案可以幫助IT員工管理來自多個供應商的各種設備的電源，從而不再需要單獨的專用工具，並且能夠幫助數據中心管理人員在停電期間保持運營時進行數據驅動的決策，改進業務連續性。而採用智能系統或連接互聯網的設備，無論是為消費者還是工業應用提供服務，只有在保持彈性和正常運行時才有效。
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