边缘的数据量已经是 IT 领导者面临的挑战。然而，随着数据级别呈指数级增长，IT 基础架构管理人员面临的问题变得更加严重。
事实上，压倒性的边缘计算趋势是数据级别的扩展。IDC 预测，到 2025 年，全球将有 557 亿台 IoT(物联网)设备，产生 73.1 泽字节 (ZB) 的数据。IDC 预计，到 2024 年，全球 Edge 收入将增长到 2506 亿美元，在此期间的复合年增长率 (CAGR) 为 12.5%。
因此，今年世界各地的企业将“感受到”不受控制的数据传输到云和核心数据中心的“灼烧感”。显然，在边缘生成的分布式数据不能而且不应该被发送到公司总部进行存储和处理。它太多了。现在数据管理必须扩展到边缘。
必须决定在何处以及如何存储和管理所有这些数据。考虑因素包括管理来自多个数据孤岛的数据的策略：IT 数据、运营数据、网络数据和基于传感器的物联网数据。此外，数据类型因应用程序而异——包括块数据、文件数据和对象数据——各种数据反映了从 1960 年代到 2020 年代不断变化的计算技术。
除了挑战之外，还有无数的边缘数据类别——有些公司不止一个。他们包括：
企业边缘：分行、零售店
工业边缘：工厂、自动化设备、机器人
智能城市边缘：自动驾驶汽车、道路嵌入式传感器
Telco Edge：电信设备、5G 数据、手机信号塔
战术优势：、网络安全防御、加固系统用途
让我们来看看如何最好地管理来自边缘计算的数据爆炸式增长。
与多个合作伙伴一起管理边缘数据
Edge 并不是一个千篇一律的、可重复的数据存储和数据管理环境。对于规划 2022 年数据战略的 IT 和业务领导者来说，这是另一个挑战。
由于数据管理挑战如此复杂，因此需要多个合作伙伴才能完成工作。此外，利用这些供应商协助人工智能(AI) 和机器学习(ML) 将支持自动数据发现和软件更新。手动方法的速度不足以跟上 Edge 数据更改的庞大规模。
我们可以看到，CSP 和 ISV 已经建立了更多的合作伙伴关系，以解决扩展到边缘位置的端到端数据管理。著名的合作伙伴包括：
IBM 和 Cloudera(带有 Cloudera CDP 的 IBM Cloud Pak 软件)
Equinix 和 Microsoft Azure
AWS Outposts 和 VMware
带有 HPE 和 NetApp 存储的 Google 分布式云 (Anthos)
HPE GreenLake 和 VMware
数据安全和数据保护必须在本地基础设施的多个层级进行，并且现在必须扩展到云和边缘。不是一个简单的任务。对于大多数公司而言，扩展数据管理需要端到端的凝聚力战略，以及一组一致的最佳实践、一致的安全软件部署和一致的数据策略。如果没有智能管理和高级软件工具，将数据分发到多个云和所有边缘站点将是混乱的。
简化边缘数据以实现更好的管理
边缘的数据简化是避免会减慢网络速度的数据阻塞的关键。当数据传输速度缓慢且数据传输量很大时，由网络“延迟”引起的流量咆哮会大大减慢业务步伐。这就是为什么数据简化和边缘数据的本地分析对于边缘数据管理的良好结果至关重要。
盘点数据。第一步是数据发现，确保与不同类型的边缘使用相关的所有数据孤岛都被清点和理解，并可供企业跟踪/监控和数据管理使用。
鉴于边缘数据场景的范围，仅 IT 无法为每条数据做所有事情——无论它位于何处，包括静态数据、传输中的数据和正在处理的数据。幸运的是，IT 组织有很多选择来扩展他们在边缘进行数据管理的能力。
获得统一的可见性。IT 需要受到控制，软件工具可以共同为整个组织的数据提供统一的可见性。为此，他们需要有一个统一的仪表板来显示跨边缘位置的数据监控日志——以及一个保护远程数据的数据隐私的客户安全“密钥”——以及往返于边缘的数据。事实上，其中许多安全密钥是由 IT 客户而非软件供应商控制的“私有”密钥，以确保最终客户控制和执行公司数据隐私策略。
扩大数据管理：安全、保护、管理
快速的边缘数据增长正在引发 IT 组织现在需要解决的新一波数据管理挑战。这就是为什么在 2022 年，边缘的数据简化、数据分析、数据管理、数据安全和数据保护将变得如此重要。
英特尔首席执行官 Pat Gelsinger 在发送给英特尔员工的年终视频中表达了这些标准，他在谈到 Edge 时表示，“最高要求是人工智能、低延迟和安全性。” 他还承认 2020 年代出现了 zettascale 计算和 zettabytes 数据。
因此，以下是 IT 经理在进行全球边缘数据管理时需要考虑的三个核心领域：
边缘数据安全。在边缘，没有传统的安全“边界”需要保护，IT 部门需要寻找新的方法来保护远程数据。通过数据加密强制执行的端到端安全性可防止攻击(网络安全和勒索软件攻击)导致一些公司在 2021 年陷入停顿。如果数据安全遭到破坏，数据可能需要数小时或数天才能恢复– 以及要实现的业务连续性。
边缘数据保护。有一种一致的数据保护思路，需要一个总体策略和可靠的实施来保护从核心到云再到网络边缘的数据。IT 经理必须确保对边缘位置进行仔细的数据监控，并为复制关键业务数据提供多种方案——并在需要时设想恢复数据的多种路径。
边缘数据管理策略。为了扩展组织对分布式数据的管理，延伸到边缘、混合云、多云和核心位置，IT 经理将看到一系列供应商提供的许多数据管理软件。具体功能会有所不同，但在为组织制定数据管理计划时，最重要的是 IT 战略。越来越多的组织希望与 co-lo 和 CSP 领域的合作伙伴合作，以扩大他们的影响力，并提高数据管理效率。对于边缘位置 IT 资源有限的 SMB 来说尤其如此。
IT 的待办事项列表扩展了边缘管理
因此，让我们从长远来看，分布式数据的快速增长将引领我们走向何方——以及 IT 领导者如何应对边缘快速增长的数据资源。
IT 领导者必须与业务领导者进行沟通。我们都拥有创建下一代企业数据基础架构所需的单点产品。至关重要的是，业务领导者和 IT 领导者要保持一致——这样才能及时为重大计划提供资金，以跟上我们组织在 2022 年数据的快速增长。我们应该着眼于检查框遵守跨地区的数据隐私法规(例如，的 GDPR 和加利福尼亚的 CCPA)。
数据基础设施中的“注意差距”。寻找端到端数据管理策略中的差距，并一一解决。与整个组织中的业务部门、数据科学家和最终用户交流，以确定分布式数据管理目前无法正常工作的方面。他们将知道哪些差距正在损害他们跟踪数据质量以及分析业务增长的能力。
IT 领导者必须制定统一的战略。寻找合作伙伴以帮助进行数据发现、数据安全、数据保护和数据管理。寻找多个数据合作伙伴——包括软件供应商、云提供商、co-lo 运营商、电信公司和服务公司。他们的解决方案已经很有用——正如目前所实施的那样——但 IT 领导者需要为数据扩展、数据管理和数据安全制定统一、一致的战略。
管理边缘数据的下一步是什么?
没有时间可以浪费了。IT 经理不能等到第二季度才制定 2022 年的数据管理举措;他们现在必须这样做。
这些数据规划会议——无论是虚拟的还是面对面的——都需要立即进行。管理人员应确定应在边缘记录和监控的所有数据，他们应收集和分析所有元数据(有关数据的数据)，以建立一个更统一、有凝聚力和一致的计划来管理整个企业数据组合从头到尾。
边缘的数据量已经是 IT 领导者面临的挑战。然而，随着数据级别呈指数级增长，IT 基础架构管理人员面临的问题变得更加严重。
事实上，压倒性的边缘计算趋势是数据级别的扩展。IDC 预测，到 2025 年，全球将有 557 亿台 IoT(物联网)设备，产生 73.1 泽字节 (ZB) 的数据。IDC 预计，到 2024 年，全球 Edge 收入将增长到 2506 亿美元，在此期间的复合年增长率 (CAGR) 为 12.5%。
因此，今年世界各地的企业将“感受到”不受控制的数据传输到云和核心数据中心的“灼烧感”。显然，在边缘生成的分布式数据不能而且不应该被发送到公司总部进行存储和处理。它太多了。现在数据管理必须扩展到边缘。
必须决定在何处以及如何存储和管理所有这些数据。考虑因素包括管理来自多个数据孤岛的数据的策略：IT 数据、运营数据、网络数据和基于传感器的物联网数据。此外，数据类型因应用程序而异——包括块数据、文件数据和对象数据——各种数据反映了从 1960 年代到 2020 年代不断变化的计算技术。
除了挑战之外，还有无数的边缘数据类别——有些公司不止一个。他们包括：
企业边缘：分行、零售店
工业边缘：工厂、自动化设备、机器人
智能城市边缘：自动驾驶汽车、道路嵌入式传感器
Telco Edge：电信设备、5G 数据、手机信号塔
战术优势：、网络安全防御、加固系统用途
让我们来看看如何最好地管理来自边缘计算的数据爆炸式增长。
另请参阅：为什么计算的未来在边缘
与多个合作伙伴一起管理边缘数据
Edge 并不是一个千篇一律的、可重复的数据存储和数据管理环境。对于规划 2022 年数据战略的 IT 和业务领导者来说，这是另一个挑战。
由于数据管理挑战如此复杂，因此需要多个合作伙伴才能完成工作。此外，利用这些供应商协助人工智能(AI) 和机器学习(ML) 将支持自动数据发现和软件更新。手动方法的速度不足以跟上 Edge 数据更改的庞大规模。
我们可以看到，CSP 和 ISV 已经建立了更多的合作伙伴关系，以解决扩展到边缘位置的端到端数据管理。著名的合作伙伴包括：
IBM 和 Cloudera(带有 Cloudera CDP 的 IBM Cloud Pak 软件)
Equinix 和 Microsoft Azure
AWS Outposts 和 VMware
带有 HPE 和 NetApp 存储的 Google 分布式云 (Anthos)
HPE GreenLake 和 VMware
数据安全和数据保护必须在本地基础设施的多个层级进行，并且现在必须扩展到云和边缘。不是一个简单的任务。对于大多数公司而言，扩展数据管理需要端到端的凝聚力战略，以及一组一致的最佳实践、一致的安全软件部署和一致的数据策略。如果没有智能管理和高级软件工具，将数据分发到多个云和所有边缘站点将是混乱的。
简化边缘数据以实现更好的管理
边缘的数据简化是避免会减慢网络速度的数据阻塞的关键。当数据传输速度缓慢且数据传输量很大时，由网络“延迟”引起的流量咆哮会大大减慢业务步伐。这就是为什么数据简化和边缘数据的本地分析对于边缘数据管理的良好结果至关重要。
盘点数据。第一步是数据发现，确保与不同类型的边缘使用相关的所有数据孤岛都被清点和理解，并可供企业跟踪/监控和数据管理使用。
鉴于边缘数据场景的范围，仅 IT 无法为每条数据做所有事情——无论它位于何处，包括静态数据、传输中的数据和正在处理的数据。幸运的是，IT 组织有很多选择来扩展他们在边缘进行数据管理的能力。
获得统一的可见性。IT 需要受到控制，软件工具可以共同为整个组织的数据提供统一的可见性。为此，他们需要有一个统一的仪表板来显示跨边缘位置的数据监控日志——以及一个保护远程数据的数据隐私的客户安全“密钥”——以及往返于边缘的数据。事实上，其中许多安全密钥是由 IT 客户而非软件供应商控制的“私有”密钥，以确保最终客户控制和执行公司数据隐私策略。
另请参阅：边缘计算会吞噬云吗?
扩大数据管理：安全、保护、管理
快速的边缘数据增长正在引发 IT 组织现在需要解决的新一波数据管理挑战。这就是为什么在 2022 年，边缘的数据简化、数据分析、数据管理、数据安全和数据保护将变得如此重要。
英特尔首席执行官 Pat Gelsinger 在发送给英特尔员工的年终视频中表达了这些标准，他在谈到 Edge 时表示，“最高要求是人工智能、低延迟和安全性。”他还承认 2020 年代出现了 zettascale 计算和 zettabytes 数据。
因此，以下是 IT 经理在进行全球边缘数据管理时需要考虑的三个核心领域：
边缘数据安全。在边缘，没有传统的安全“边界”需要保护，IT 部门需要寻找新的方法来保护远程数据。通过数据加密强制执行的端到端安全性可防止攻击(网络安全和勒索软件攻击)导致一些公司在 2021 年陷入停顿。如果数据安全遭到破坏，数据可能需要数小时或数天才能恢复– 以及要实现的业务连续性。
边缘数据保护。有一种一致的数据保护思路，需要一个总体策略和可靠的实施来保护从核心到云再到网络边缘的数据。IT 经理必须确保对边缘位置进行仔细的数据监控，并为复制关键业务数据提供多种方案——并在需要时设想恢复数据的多种路径。
边缘数据管理策略。为了扩展组织对分布式数据的管理，延伸到边缘、混合云、多云和核心位置，IT 经理将看到一系列供应商提供的许多数据管理软件。具体功能会有所不同，但在为组织制定数据管理计划时，最重要的是 IT 战略。越来越多的组织希望与 co-lo 和 CSP 领域的合作伙伴合作，以扩大他们的影响力，并提高数据管理效率。对于边缘位置 IT 资源有限的 SMB 来说尤其如此。
IT 的待办事项列表扩展了边缘管理
因此，让我们从长远来看，分布式数据的快速增长将引领我们走向何方——以及 IT 领导者如何应对边缘快速增长的数据资源。
IT 领导者必须与业务领导者进行沟通。我们都拥有创建下一代企业数据基础架构所需的单点产品。至关重要的是，业务领导者和 IT 领导者要保持一致——这样才能及时为重大计划提供资金，以跟上我们组织在 2022 年数据的快速增长。我们应该着眼于检查框遵守跨地区的数据隐私法规(例如，的 GDPR 和加利福尼亚的 CCPA)。
数据基础设施中的“注意差距”。寻找端到端数据管理策略中的差距，并一一解决。与整个组织中的业务部门、数据科学家和最终用户交流，以确定分布式数据管理目前无法正常工作的方面。他们将知道哪些差距正在损害他们跟踪数据质量以及分析业务增长的能力。
IT 领导者必须制定统一的战略。寻找合作伙伴以帮助进行数据发现、数据安全、数据保护和数据管理。寻找多个数据合作伙伴——包括软件供应商、云提供商、co-lo 运营商、电信公司和服务公司。他们的解决方案已经很有用——正如目前所实施的那样——但 IT 领导者需要为数据扩展、数据管理和数据安全制定统一、一致的战略。
管理边缘数据的下一步是什么?
没有时间可以浪费了。IT 经理不能等到第二季度才制定 2022 年的数据管理举措;他们现在必须这样做。
这些数据规划会议——无论是虚拟的还是面对面的——都需要立即进行。管理人员应确定应在边缘记录和监控的所有数据，他们应收集和分析所有元数据(有关数据的数据)，以建立一个更统一、有凝聚力和一致的计划来管理整个企业数据组合从头到尾。
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