云不再是安全系统的可行选择:为何边缘计算是下一个前沿


作者:Jeffrey Ricker,联合创始人兼首席执行官 蜂巢细胞

如今,视听安全系统比以往任何时候都可以每秒创建大量原始数据。随着公司采用诸如物联网(IoT)和机器学习之类的技术,这些系统将数小时的数据推向云端,其中大部分数据几乎没有价值,甚至没有价值,这些数据需要分析,浪费带宽,超支以及使敏感数据处于危险之中。

针对云基础架构设计的技术的最新突破,例如容器化(Kubernetes),高可用性和持续集成/部署,创造了更好的云环境。但是,由于云本身的复杂性和昂贵性,它仍然不是一个可行的选择,这就是为什么越来越多的公司希望边缘计算能够无限扩展并节省大量资源来管理和处理大数据的原因。

什么是边缘计算

边缘计算是一种新型的计算能力,存在于智能技术(例如连接互联网的设备,相机,传感器等)和云之间。该解决方案允许使用物联网和机器学习的公司利用业务相关数据的力量,削减成本并远程管理其数据。每个企业都必须在满足其独特情况的边缘计算和云计算之间找到平衡。

为什么云无法自行生存

安全软件所需的带宽量对于云而言太大。在一个受安全监视的位置上生成的数据通常可能很大,以至于将其移动到云可能要花费几天的时间。而且,这些数据经常没有使用,几乎没有价值。从历史上看,只有百分之一的数据实际用于决策。

在互联网上移动大量数据并将其存储在云中也很昂贵。依赖云的公司正在花费大量资金来存储对业务毫无价值的原始数据。当您仅使用边缘计算来识别事件(例如不安全的操作或库存变更)并将事件仅推送到云时,为什么要支付从成百上千个摄像机供稿中传输原始视频的费用?

此外,采用边缘解决方案技术(例如Hivecell)易于安装,远程管理并且可扩展以用于将来的扩展。相比之下,在本地部署和维护Kubernetes是一个痛苦的过程,专家安装至少需要半天的时间–现在想象一下该过程在2,000个位置。

最后,将数据移至云存在许多安全风险。某些数据被认为过于敏感,即使在加密和虚拟私有云中也无法跨Internet移动。在这种情况下,依靠云不是可行的选择。对于较大的公司,某些敏感信息可能会跨越州和国家/地区界线出现问题。

公司需要在数据源(或尽可能接近数据)处进行高级分析的计算能力,答案是采用边缘计算解决方案。需要明确的是,边缘计算并不能替代云计算。它甚至无法与云计算竞争。边缘计算是对它的补充。

边缘计算可以提供什么

客户无需使用庞大的IT团队即可高效地管理数千个远程位置,并将与业务相关的数据发送到云中,而成本仅为单独使用云的一小部分。

对于许多组织而言,云中已经充满了与其他业务相关的其他AI和机器学习应用程序。组织需要一种解决方案,该解决方案必须以安全为中心,处于数据柜外的真正边缘。他们需要能够远程配置,监视和更新复杂的分布式框架(如Kubernetes,Kafka和VMware)。

此外,服务器可以在数据柜外部运行,并在较小的空间内得到保护。通过采用边缘解决方案来分析大量数据,只有与业务相关的指标将被推送到云中,从而节省了时间并提供了更有价值的见解。   

云计算不能满足所有计算需求,但是边缘计算现在已成为许多企业的迫切需求,这使它们能够降低成本,提高可靠性并与技术保持同步。

蜂巢细胞 是一个完整的边缘解决方案,它以减少50%的成本提供了云计算的便捷性,并且非常小巧,节能且可扩展。


Jeffrey Ricker是Jeffrey Ricker的联合创始人兼首席执行官 蜂巢细胞 ,即服务型边缘公司。 Jeffrey是一位经验丰富的技术领导者,动手的高级软件开发人员和企业家。他在金融业,初创公司和国防部工作了30年。


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