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随着互联网的不断发展，越来越多的新兴科技技术被广泛的应用到了不同的行业之中，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，边缘计算技术实践方法分享。
1.需要考虑自动化
自动化和管理很重要，边缘计算设备的数量庞大以及可能没有本地IT人员(甚至现场没有固定员工)的事实意味着他们需要采用自动化和管理。
自动化使用软件创建可重复的指令和流程，从而减少人员与IT系统的交互。这反过来又可以改进IT供应、配置管理、修补、应用编排、安全性和合规性。自动化通常是通过靠近边缘端点和集中控制层的自动化工作流来实现的。本地化执行可以防止高延迟和连接中断，集中控制则提供对边缘环境的集成控制。
2.不要随意构建业务流程
如果没有进行管理的话，边缘计算可能会变得混乱不堪。即使有了自动化和管理系统，仍然需要架构承诺来保持跨边缘和数据中心环境的高度一致性。
缺乏一致性的一个原因是外围设备通常比数据中心的服务器更小，功能也更弱。因此，他们需要运行不同的软件。
但情况不一定如此，或者至少不是全部。企业可以从在其他地方运行的小型核心Linux操作系统构建系统映像，并对其进行自定义，以准确添加在驱动程序、扩展和工作负载方面所需的内容。然后可以将映像作为一个单元进行版本控制、测试、签名和部署，因此企业的运营团队可以准确了解设备上运行的内容。
3.边缘也需要Kubernetes
虽然训练机器学习模型通常仍然发生在集中位置，但模型推理越来越多地被推到边缘。这可以显著减少将所有数据发送回本地进行分析的高带宽连接需求。这也意味着任何需要的本地操作(例如关闭或即将发生故障的机器)都不依赖于可靠且快速的网络链接。
即使当今的工作量相对较轻，也可能希望保持选择余地。也许工作量会增加，也许想添加一个高可用性选项，也许决定减少对可靠网络链接的依赖。
4.提供帮助
如今有许多关于边缘计算的信息来源。但是想了解一些开源工作，这些工作记录了基于企业已经实施的模式的完整边缘架构。
产品组合架构展示了开源软件的成功部署，包括边缘部署，并提供架构佳实践、工具和其他相关资源的链接。它们包括服务和平台的高级抽象、描述主要节点和服务及其交互和网络连接的模式，以及对特定服务的详细介绍。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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