随着业务越来越分散，数据消耗越来越大，IT部门可能会发现他们需要通过软件有效地部署边缘设备。虽然边缘计算软件有各种形状和大小，但企业在选择最合适的设备时可以通过考虑几个关键因素来缩小选择范围。首先，确定业务案例以定义边缘项目的总体要求。这决定了边缘计算对企业意味着什么；这里有很多可能性，包括应用程序交付和物联网设备支持。查看不同的产品选项如何与现有数据中心工具集成以实现可见性、资产控制和开发人员软件部署也很有用。考虑业务问题在建立业务案例后，业务必须了解它试图解决的业务问题以及解决它是否符合公司现有的战略。这种评估有助于确定边缘计算的潜在价值，管理员可以针对这些需求评估不同的边缘计算软件。主要考虑因素包括潜在产品的原始供应商成本、部署成本、将软件集成到运营中所需的步骤、安全风险评估和员工知识培训。企业还应考虑持续的生命周期和维护成本。例如，考虑到未来的人员和运营成本，定制配置从长远来看可能成本更高。转变公司战略的成本可能会带来更大的财务收益。最终，边缘计算设置和软件的价值必须超过所有一次性和持续成本。定义“优势”的含义选择产品的一部分是定义优势对您的业务的意义。这有助于确定边缘软件的延迟和覆盖要求。例如，企业应考虑在某些物联网用例中支持低于1毫秒延迟的基站部署。对于在全球范围内加速软件运行的用例，较旧的边缘计算软件可以容忍小于100毫秒的延迟。虽然大多数企业应用程序可以以200到300毫秒的延迟运行，但这对于同一个国家的数据中心来说已经足够了。IoT部署需要边缘计算软件与运营技术的紧密集成。在此用例中，软件必须支持涉及设备健康和性能管理的应用程序的较低延迟要求。请务必评估边缘计算软件停机的成本。视频分析应用程序中断可能是可以接受的，但自动驾驶汽车应用程序故障的后果要严重得多。“考虑这些事情将决定你应该如何处理数据，”数据中心托管提供商TRGDatacenters的首席技术官ChrisHinkle说。您还应该测试边缘设置支持本地数据处理的能力。寻找高效的复杂事件处理器来清理、规范化、上下文化和匹配原始流工业数据。一些边缘计算产品使企业更容易缩减运行在边缘设备上的AI模型并降低带宽需求。较新的边缘软件还简化了云端AI模型的开发并自动化了它们的部署。边缘计算软件的可见性和控制另一个重要的考虑因素是资产可见性和控制，这非常重要，因为边缘设施在地理上是分布的，并且将所有内容整合到一个更大的数据中心策略中被认为是内部需求。在这方面，关键的考虑因素必须围绕远程管理、监控、支持和自治。边缘计算设置总是在远离IT的位置运行，这些站点没有与数据中心相同的计算资源，也不能保证云连接。当边缘软件必须支持遗留代码和设备时，可见性可能会很棘手。边缘部署通常是现有设备和应用程序的扩展，管理员应评估边缘设置是否需要新设备、云提供商中的交换机或代码重写。匹配软件开发人员确保选择与企业选择的开发工作流相匹配的边缘计算软件，这将使企业能够快速部署应用程序，而无需开发人员学习新技术来利用软件的功能。“这意味着使用您的团队已经知道的软件语言，”数字汽车市场Cars.com的高级工程总监MikeHostetler说。管理员还希望边缘计算软件能够匹配企业的持续集成和持续部署工具。“如果开发人员必须为数据中心实施一种方法，为核心云实施一种方法，为边缘实施另一种方法，那么企业将无法提高生产力。”
