邊緣計算正在為數據中心的世界添加另一個變體，即邊緣計算數據中心，它主要是包含分析應用程序的對象。但是，對于那些想要使用邊緣技術的用戶來說，有什么可考慮的呢？如果邊緣提供者想在市場上取得成功，他們需要注意什么？

現在所有的事情都在談論邊緣計算。這是漢諾威展覽的一大話題， 在這一領域有很多新的產品和服務方法。邊緣計算是炒作？

Alexander Benlian： 沒有。邊緣計算正在到來， 盡管速度緩慢， 但肯定會留下。目前確實有一些炒作的主題， 比如區(qū)塊鏈。但，邊緣計算不是。

為什么？

Alexander Benlian：簡單地說，在未來，大量的數據將直接進入終端設備，即網絡邊緣：通過設備和機器中的傳感器，通過VR眼鏡等。這些數據量很簡單，你不能在沒有預處理的情況下把它們都送到中央數據庫中。許多數據需要進行實時處理，例如生成控制沖動。要做到這一點，你需要的是現場分析，而不是云中的分析。

這對云的角色意味著什么？

Alexander Benlian：兩者是互補的。許多邊緣計算機器至少在一定程度上必須將它們的數據發(fā)送到一個集中的云中，以便對其他跨邊界問題進行評估，而不是通過邊緣分析來解決這些問題。

聽起來像是到處都是邊緣數據中心。這難道不會大大增加已經大量消耗電力的IT的能源消耗嗎？

Alexander Benlian：風險是存在的。這就是為什么我們推薦所謂的數據運算設計，這是企業(yè)內部數據流的體系結構概念。這意味著，企業(yè)不應該過多考慮新的硬件和軟件的傳感器，把邊緣數據收集和分析，然后再考慮如何使用這項技術。相反，用戶應該有相反的計劃：

-數據應該用來做什么？

-為了經營業(yè)務，我需要什么數據？

-相關數據流是怎樣的？

-例如，我的機器上需要什么樣的傳感器才能提供前瞻性的維護？

-什么處理能力？

只有當你這么想的時候，應用程序才會被計算出來。持續(xù)集成行業(yè)有時建議，最好是收集盡可能多的數據，最好是所有數據，以便找到意想不到的聯系。

Alexander Benlian：我在公司實踐中不支持這種做法，在基礎研究中，它可能是合適的。企業(yè)必須小心，確保它們有效地使用它們的資源。他們必須捫心自問，什么樣的傳感器能以何種形式幫助他們建立新的業(yè)務流程。有一些非常有趣的項目，例如建筑工程。例如，可以在橋梁混凝土中安裝壓力傳感器，以評估其狀況和耐久性。這樣的機會有很多，但有針對性的思考和計劃始終是第一步。

你會向用戶推薦哪些操作模式？現在也有一些供應商承諾為客戶建造和運行邊緣云，例如在5G校園網絡的框架內。

Alexander Benlian：每個用戶都必須捫心自問：我的公司有多少專業(yè)知識，在哪里需要外部支持？我是在尋求建立自己的知識，還是主要依靠他人？

較小的用戶可能也需要較小的邊緣服務提供商，因為他們通常對個人需求更敏感。

垂直知識，也就是行業(yè)知識，是否起作用？

Alexander Benlian：當然。邊緣計算畢竟是一個行業(yè)問題，它確實有利于較小的供應商，這些供應商多年來積累了許多的行業(yè)專業(yè)知識和客戶群。反過來，他們的客戶會從中受益，因為他們在IT服務網站上的合作伙伴知道他們在說什么。

對于用戶來說，保持數據主權有多重要？

Alexander Benlian：數據是新的石油。它們是新商業(yè)模式的原材料，可以說是在邊緣數據中心提煉出來的。邊緣服務和其他提供者的技術在這方面只能是工具。數據的權利必須保留給用戶公司。在這方面，應注意在提供程序合同中作出非常明確的規(guī)定。

作為用戶，能不能忽視邊緣趨勢？

Alexander Benlian：我想通常不會。如果你不關心生成正確的數據，并合理地分析數據，你就失去了邊緣計算所提供的巨大機會。因為如果你不在這里，你將不得不眼睜睜地看著你的競爭對手進入并離開。

技術挑戰(zhàn)是什么？

Alexander Benlian：最重要的是，傳感器和它們在邊緣產生的數據使一切都變得更加復雜。最后，每個傳感器都必須實現、管理和備份。這不是一件容易的事，而是需要專業(yè)知識。

你會給處理邊緣話題的用戶和服務提供商提供什么建議？

Alexander Benlian：尤其是中型用戶，應該密切關注他們的服務提供商在邊緣方面的行業(yè)和信息技術專門知識，因為這是有區(qū)別的。許多較小的服務提供商都與這類客戶有利害關系。他們應該保持與客戶的緊密聯系，并根據他們對該行業(yè)的了解，提供量身定制的模型或個性化的解決方案，這些模型或解決方案真正影響到他們的需求。兩者都應該不斷密切關注邊緣市場-它正在迅速變化。