企业正在意识到边缘计算会带来一系列挑战。这是解决最困难的方法。

边缘计算正在加速发展。根据Turbonomic公司的最新报告，在接下来的18个月中，将近50％的组织使用或计划使用边缘计算。

对于那些关注这个市场的人来说，许多被列为“边缘计算”的现有开发项目几乎没有资格获得这一称号。尽管如此，考虑到几年前边缘计算的状态，这是增长的巨大飞跃。

驱动企业走向边缘的因素包括：

•公共云中基于边缘的解决方案。从本质上讲，这些是精简的公共云的私有云版本，例如AWS Outpost和Microsoft Stack。它们通常充当从遗留系统到公共云（例如带有培训轮的公共云）的起点。

•基于物联网的项目。更靠近网络边缘和数据源的数据存储和计算可提供更好的性能，因为更少的数据被发送回中央公共云服务器。

•边缘计算架构。这一架构涉及更大量的传统服务器，例如位于特定办公室或分支机构中的传统存储和计算服务器。考虑一个餐饮连锁店，该连锁店需要在所有位置进行存储和计算，但是还希望使用集中管理的范式。

是什么阻止了前进的进展？这里不足为奇：无需增加成本和风险即可管理复杂性。根据Turbonomic公司的调查报告：“39％的复杂性被压倒性地视为边缘计算成为传统计算的主要障碍。复杂性几乎是第二个和第三个障碍的两倍：安全性（23％）和网络/带宽吞吐量的技术限制（22％）。”

如果这项调查是在几年前完成的，让人怀疑安全和技术限制将排在前两位。发生了什么？简而言之，实际的边缘计算项目代替了概念性的项目，由于无法管理复杂性，多达20％到30％的项目完全失败。

管理分布广泛的系统并不容易。在基于边缘的实现中，配置管理，补丁和软件更新，持续集成（CI）/持续交付（CD/）、验收测试、分布式数据存储以及安全性操作面临着挑战。此列表只是必须在边缘管理的复杂性问题的一小部分。

目前，这些问题很难解决，但并非没有可能。有许多用于云计算的AIop，治理和配置管理工具。但是，很少有工具专注于边缘。

为什么？很难确定边缘解决方案的可重复方法和技术堆栈。基于边缘的系统几乎可以包括具有各种功能和局限性的任何硬件和软件。相反，开发人员可以依靠公共云平台的一致性。

边缘计算将需要可靠，可重复的方法来解决复杂性问题，以及需要使用一致的方法来解决问题的工具。