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什么是邊緣Data Fabric?為什么重要？
技術(shù)的進(jìn)步帶來商業(yè)模式的改變，越來越多的企業(yè)正利用數(shù)據(jù)技術(shù)，獲得核心競(jìng)爭(zhēng)力。比如：通過對(duì)數(shù)據(jù)的有效分析，建立更豐富的業(yè)務(wù)場(chǎng)景；通過更全面的數(shù)據(jù)挖掘，獲得更及時(shí)、準(zhǔn)確的市場(chǎng)洞察力等。預(yù)計(jì)，企業(yè)通過數(shù)據(jù)“借力使力”的趨勢(shì)，將會(huì)一直持續(xù)下去。
數(shù)據(jù)分析機(jī)構(gòu)IDC預(yù)測(cè)：到2025年，全球數(shù)據(jù)圈的規(guī)模將增加兩倍。可能很多人會(huì)覺得，這不是啥新鮮事，因?yàn)樽詮拇髷?shù)據(jù)概念被提出以來，每年都有大量被創(chuàng)建、采集或者是復(fù)制的數(shù)據(jù)集合。只不過，現(xiàn)在有一個(gè)新的變化，就是更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的來源和流動(dòng)性。
換言之，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算的影響下，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)大幅增長，導(dǎo)致企業(yè)大量創(chuàng)建和復(fù)制數(shù)據(jù)的需求增加。另外，數(shù)據(jù)處理和分析的行為往往是在設(shè)備、網(wǎng)關(guān)和云中的各個(gè)點(diǎn)進(jìn)行。所以，當(dāng)前的大數(shù)據(jù)已被分布式流動(dòng)式數(shù)據(jù)概念取代。當(dāng)然，大的趨勢(shì)不會(huì)變，最終會(huì)有越來越多的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有效商機(jī)，特別是人機(jī)互動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，能帶來新的商業(yè)模式的變革 。
為了擁有更多可利用的數(shù)據(jù)，企業(yè)需要有一種更有效的方法，來管理跨平臺(tái)數(shù)據(jù)問題。尤其是從邊緣到云端的數(shù)據(jù)，要有能夠處理、存儲(chǔ)和優(yōu)化不同來源數(shù)據(jù)的能力，并且要按照不同的類型、維度、有效性對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。企業(yè)要把云、邊緣數(shù)據(jù)和企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)打通，包括借助人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型不斷優(yōu)化，最終形成一個(gè)完整的業(yè)務(wù)邏輯和流程。此種背景下，全面數(shù)據(jù)管理成為一大挑戰(zhàn)!
為了有效應(yīng)對(duì)全平臺(tái)數(shù)據(jù)管理問題，越來越多的企業(yè)開始關(guān)注Data Fabric(數(shù)據(jù)管理架構(gòu))，尤其是隨著數(shù)據(jù)量在邊緣計(jì)算場(chǎng)景的不斷增加，以Data Fabri為核心的數(shù)據(jù)管理架構(gòu)已成為事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。
什么是Data Fabri?
根據(jù)定義來看，Data Fabri可以把分布在不同區(qū)域的數(shù)據(jù)通過一個(gè)自適應(yīng)、靈活和安全的架構(gòu)，進(jìn)行集中管理。這種架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)是，不僅讓用戶更輕松、透明地訪問數(shù)據(jù)，還能擁有實(shí)時(shí)、一致性的數(shù)據(jù)訪問體驗(yàn)。同時(shí)，這種集成的數(shù)據(jù)架構(gòu)本身，使得運(yùn)營商能夠跨不同平臺(tái)管理數(shù)據(jù)，包括遷移和訪問不同流程、不同地理位置、不同結(jié)構(gòu)以及不同形式的數(shù)據(jù)。
本質(zhì)上講，Data Fabri既是數(shù)據(jù)進(jìn)出不同平臺(tái)的“管道”和“轉(zhuǎn)換器”，也是企業(yè)數(shù)據(jù)運(yùn)營戰(zhàn)略的新方法。用戶可以充分發(fā)揮云、本地和邊緣端的優(yōu)勢(shì)，集中管理任意位置的數(shù)據(jù)，包括：本地?cái)?shù)據(jù)中心、公有云、私有云以及在邊緣運(yùn)行的多種類型的網(wǎng)關(guān)和設(shè)備上的數(shù)據(jù)。
如何將Data Fabric應(yīng)用于邊緣計(jì)算?
邊緣計(jì)算雖然是云計(jì)算的延伸版，將計(jì)算從云端遷移到臨近用戶的一端處理，從一定程度上避免了數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的長距離傳播，但在網(wǎng)絡(luò)邊緣生成和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理仍是一大挑戰(zhàn)，尤其隨著邊緣設(shè)備的多樣化，本身就存在著一定的復(fù)雜性。
比如：在工業(yè)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)過程中，我們往往采用智能設(shè)備，包括使用PLC聯(lián)網(wǎng)模塊，遠(yuǎn)程控制工廠中的工作流程；同時(shí)，通過傳感器、RFID標(biāo)簽確定貨物和集裝箱的位置。過去，這些行為和流程都在本地的數(shù)據(jù)中心完成；但是現(xiàn)在，需要遷移到云中進(jìn)行處理。并且，有些處理可能會(huì)發(fā)生在網(wǎng)關(guān)的一側(cè)。
由于數(shù)據(jù)中心是物理機(jī)部署，在架構(gòu)的靈活性調(diào)整方面，體驗(yàn)會(huì)差一些；但云可以，因?yàn)樵剖翘摂M化應(yīng)用，可靈活調(diào)配資源。如果我們仔細(xì)分析下云的定義，就會(huì)明白為什么Data Fabric成為用戶的必需品。云，雖然帶來了資源的彈性擴(kuò)縮容能力，但與數(shù)據(jù)中心一樣，也是用戶處理與應(yīng)用程序相關(guān)的數(shù)據(jù)。確實(shí)，我們不必關(guān)心Salesforce云、Oracle云或者其他任何云所在的實(shí)際位置，但我們的數(shù)據(jù)必須在各種云之間有效傳輸，能滿足不同的業(yè)務(wù)操作，讓數(shù)據(jù)永久性保存。由于不同云平臺(tái)的管理本身就存在復(fù)雜性，企業(yè)必須確定哪些數(shù)據(jù)在哪個(gè)區(qū)域完成，并且每個(gè)應(yīng)用程序都要對(duì)應(yīng)一個(gè)操作，每個(gè)操作都有相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理和內(nèi)存管理權(quán)限。而Data Fabric的重點(diǎn)是應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜性問題，比如把Spark作為云中數(shù)據(jù)架構(gòu)的關(guān)鍵要素，支持不同云平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)。
邊緣計(jì)算正在成為云計(jì)算的“新陣地”，所以需要和云技術(shù)一樣的標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)在邊緣端設(shè)計(jì)特定的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)時(shí)，還要考慮到與5G 、WLAN 6等技術(shù)結(jié)合。其實(shí)。邊緣端和云一樣，每個(gè)設(shè)備上都運(yùn)行著更豐富、更智能的應(yīng)用程序以及網(wǎng)關(guān)，最終讓數(shù)據(jù)中心無處不在，我們可以在工廠車間、衣帽間、飛機(jī)上、貨輪上等任意位置運(yùn)行和管理核心數(shù)據(jù)。而實(shí)現(xiàn)這一切的前提是，要在云、本地以及邊緣端構(gòu)建Data Fabric新型數(shù)據(jù)管理架構(gòu)。
構(gòu)建Edge Data Fabric 的關(guān)鍵點(diǎn)有哪些?
為了處理邊緣設(shè)備提出的數(shù)據(jù)需求，在構(gòu)建Edge Data Fabric時(shí)，必須遵守幾個(gè)核心準(zhǔn)則：
(1) 要能夠訪問不同的網(wǎng)絡(luò)端口，包括：http、mttp、無線電網(wǎng)絡(luò)、制造網(wǎng)絡(luò)等；
(2) 要能在多種操作環(huán)境中運(yùn)行，最重要的是符合 POSIX標(biāo)準(zhǔn)；
(3) 引入API和關(guān)鍵協(xié)議方案，包括使用 REST API 最新協(xié)議；
(4) 提供 JDBC/ODBC 數(shù)據(jù)庫連接能力；
(5) 具備處理流數(shù)據(jù)的能力，能夠支持Spark、Kafka等。
Edge Data Fabric正處于拐點(diǎn)
雖然，邊緣計(jì)算的起源可以追溯到1990年代內(nèi)容交付網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，但真正迎來市場(chǎng)的拐點(diǎn)是現(xiàn)在!
為了讓企業(yè)獲得真正的智慧化能力，我們必須擺脫傳統(tǒng)的“客戶端-服務(wù)器”的局限，在邊緣端處理業(yè)務(wù)?？梢哉f，單一位置數(shù)據(jù)集中的時(shí)代已經(jīng)一去不復(fù)返了，未來大多數(shù)數(shù)據(jù)將停留在邊緣。而隨著邊緣端智能化進(jìn)程的加快，我們的業(yè)務(wù)也會(huì)變得更自動(dòng)化，企業(yè)將通過自動(dòng)化的策略和手段來處理各種問題，或者把機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)和其他自動(dòng)化流程與業(yè)務(wù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。
可能有人會(huì)問，企業(yè)為什么不把所有的業(yè)務(wù)遷移至云端?很簡單，這樣做需要大量的帶寬!每次數(shù)據(jù)流量的激增都會(huì)帶來貸款的增加。另外，不把數(shù)據(jù)遷移到云的一個(gè)重要原因是，會(huì)出現(xiàn)延遲，即便是在5G網(wǎng)絡(luò)下，也解決不了網(wǎng)絡(luò)延遲問題。還有，數(shù)據(jù)隱私和安全問題，也會(huì)催生Edge Data Fabric的加速落地。
作者：李代麗 來源：IT168網(wǎng)站
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