隨著業(yè)界大規(guī)模采用公有云，許多企業(yè)顯然已經(jīng)跨越了云鴻溝。當初那些金融和公共部門領(lǐng)域曾經(jīng)最懷疑的高管們，現(xiàn)在對云的價值也深信不疑。隨著云計算成為主流，企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的下一站是什么呢?

企業(yè)IT的下一大潮流就是邊緣計算(edge computing)，邊緣計算減少了數(shù)據(jù)中心與公有云之間來回傳送的數(shù)據(jù)量，縮短了公有云平臺帶來的延遲。更重要的是，邊緣計算將讓IT部門能夠?qū)⒚舾袛?shù)據(jù)保留在內(nèi)部，同時仍充分利用公有云提供的彈性網(wǎng)絡(luò)。

現(xiàn)在有一種誤解，以為邊緣計算只是為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計的。事實上，雖然邊緣計算對物聯(lián)網(wǎng)解決方案來說再理想不過，但是它也為部門應(yīng)用軟件和傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)型應(yīng)用軟件提供了巨大的價值。

邊緣計算層將更靠近數(shù)據(jù)源來運行。邊緣計算的每個單元都擁有一套自己的資源，表現(xiàn)為計算資源、存儲資源和網(wǎng)絡(luò)資源，這些單元將針對設(shè)備某些特定功能加以配置，例如網(wǎng)絡(luò)交換、路由、負載均衡、安全和審計跟蹤，同時還負責運行數(shù)據(jù)處理管道。企業(yè)常規(guī)搜集到的數(shù)據(jù)將由復(fù)雜事件處理引擎來進行分析，決定是在企業(yè)本地處理，還是被發(fā)送到公有云做進一步處理。一般情況下，“熱數(shù)據(jù)”(hot data)將由邊緣計算層立即分析、存儲和處理，而這種數(shù)據(jù)對于本地基礎(chǔ)設(shè)施的運行至關(guān)重要。而有助于長期分析的“冷數(shù)據(jù)”(cold data)則會被移動到公共云，進行批處理。

未來為邊緣計算構(gòu)建的應(yīng)用程序?qū)⒒谌龑蛹軜?gòu)，這種架構(gòu)與上世紀90年代的三層架構(gòu)全然不同。當初在從客戶端/服務(wù)器向分布式計算架構(gòu)轉(zhuǎn)變的過程中，微軟、Sun、IBM和甲骨文奉行這種模式：用戶界面、業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)庫在單獨的層中運行，這是許多J2EE架構(gòu)師所熟悉的傳統(tǒng)的三層架構(gòu)。但是，用于未來應(yīng)用程序的新興三層架構(gòu)與過去的設(shè)計模式根本沒有相似之處。它是一種全新的模式，其架構(gòu)圍繞基于云計算、機器學(xué)習(xí)和快速數(shù)據(jù)的先進技術(shù)而建。

　　新興的三層架構(gòu)將由以下邏輯層組成：

數(shù)據(jù)源：計算越來越受數(shù)據(jù)驅(qū)動。從電視到智能手機，再到工業(yè)設(shè)備、客戶關(guān)系管理(CRM)、供應(yīng)鏈管理(SCM)和企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)，一切都是數(shù)據(jù)源。由于計算和存儲成為可負擔得起的資源，更容易從一系列數(shù)據(jù)源獲取和存儲數(shù)據(jù)。整合和關(guān)聯(lián)這些數(shù)據(jù)集有助于我們挖掘新的洞察力。數(shù)據(jù)源層包括可以生成數(shù)據(jù)的任何數(shù)據(jù)源，包括機器日志、點擊流、社交媒體內(nèi)容、RDBMS、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在新的三層架構(gòu)中，數(shù)據(jù)源成為了第一層。

智能層：機器學(xué)習(xí)(ML)正成為用戶體驗中必不可少的部分。微軟、谷歌、亞馬遜和IBM在竭力把機器學(xué)習(xí)嵌入到手機、應(yīng)用程序、平臺和云中。在當代的三層架構(gòu)中，機器學(xué)習(xí)將跨越邊緣計算層和云計算平臺，提供智能。數(shù)據(jù)科學(xué)家們將利用云的力量，創(chuàng)建機器學(xué)習(xí)模型，這需要獲取可從公共云獲得的原始計算能力。有了GPU、FPGA和定制芯片方面的創(chuàng)新，我們可以基于龐大數(shù)據(jù)集和復(fù)雜算法，創(chuàng)建經(jīng)過訓(xùn)練的機器學(xué)習(xí)模型。這些模型在公共云進行測試，之后將被移動到邊緣位置，處理實時數(shù)據(jù)集。只要需要創(chuàng)建新模型，或者現(xiàn)有的機器學(xué)習(xí)模型需要優(yōu)化，模型就會返回到公共云。因此，公共云將處理繁重任務(wù)，而邊緣計算層將處理生產(chǎn)級數(shù)據(jù)集。橫跨邊緣層和公共云的這個智能層是新架構(gòu)的第二層。

操作型、可付諸行動的洞察力：這一層負責根據(jù)前一個層提供的信息，采取行動。企業(yè)決策者們將來能夠根據(jù)智能層提供的分析，獲得準確的洞察力。這將加快企業(yè)高管們的決策過程。這個層經(jīng)授權(quán)后，可代表用戶來執(zhí)行。比如說，某個特定的條件被規(guī)則引擎評估為真實時，這個層中的組件就能控制機器或設(shè)備。簡而言之，用戶在這里將訪問那些擁有KPI的豐富的儀表板。

可以預(yù)見，不久的將來，可負擔得起的計算和存儲資源，加上機器學(xué)習(xí)的興起，將共同促進邊緣計算得到采用。連傳統(tǒng)的企業(yè)應(yīng)用程序也將開始充分利用這種架構(gòu)，而不僅僅是物聯(lián)網(wǎng)。