通过在边缘处理数据来减少延迟。
边缘计算在源附近而不是在集中式云数据中心处理数据。 Gartner 报告称，到 2025 年，65% 的企业数据将在集中式数据中心之外处理，而 2020 年这一数字为 10%。边缘计算将延迟从数百毫秒减少到个位数，从而实现纯云架构无法支持的实时应用程序。预计到 2026 年，全球边缘计算市场将达到 870 亿美元。
在 x13apps，我们设计可大规模提供速度的边缘计算解决方案。这是我们的方法。
了解边缘层
边缘计算跨越多个层级。远端（设备、传感器、物联网）处理设备本身的数据。近边缘（本地服务器、网关）处理本地网络内的数据。区域边缘（CDN 节点、边缘数据中心）处理地理区域内的数据。云数据中心处理非延迟敏感的工作负载并聚合边缘数据。每一层都会平衡处理能力、延迟和成本。应用程序应根据延迟要求和数据量跨层分配工作负载。
例如，物联网制造应用程序在远端处理传感器数据以进行即时机器控制，在近端聚合指标以进行班次分析，并将摘要发送到云端以进行长期趋势分析。
边缘计算用例
自动驾驶车辆在边缘处理传感器数据以进行实时决策。工业物联网系统在本地分析传感器数据以立即检测设备故障。内容交付网络 (CDN) 使用边缘节点来缓存和提供来自靠近用户的位置的内容。游戏平台在边缘处理游戏状态以减少延迟。零售系统在边缘分析店内视频，以进行库存管理和客户分析。医疗保健设备在本地处理患者数据以保护隐私和实时警报。
构建边缘应用程序
边缘计算需要不同的架构模式。间歇性连接设计。当云连接丢失时，边缘节点必须独立运行。使用同步机制实现本地数据存储。使用针对边缘硬件优化的轻量级容器化（Docker、containerd）。选择适合边缘的数据库（SQLite、EdgeDB、本地优先数据库）。为边缘设备实施安全启动和硬件认证。使用 CDN 边缘功能（Cloudflare Workers、AWS Lambda@Edge、Akamai EdgeWorkers）进行无服务器边缘计算。
边缘的安全注意事项
边缘设备可以物理访问，从而产生独特的安全风险。加密所有静态和传输中的数据。实施设备身份验证和基于证书的身份。使用安全启动来防止未经授权的固件。实施安全补丁的无线 (OTA) 更新机制。监控边缘设备是否存在异常。在 x13apps，我们构建平衡性能、可靠性和安全性的边缘计算解决方案。欲了解更多信息，请阅读我们的微服务架构指南。