在过去的20年，数据中心基础设施一直致力于集中化和规模化，其结果是大型共享数据中心的资源和效率比小型服务器机房更高，大大降低了成本。因此，人们现在可以获得一系列意想不到的大量在线服务。

随着技术的进步与发展，流媒体、物联网、虚拟现实、自动驾驶汽车等新的应用需要以非常低的延迟提供大量数据。为了更加靠近最终用户或他们服务的设备，边缘计算这种新的基础设施在过去几年应运而生。调研机构Gartner公司分析师预测，在边缘计算处理的数据将在未来四年内激增，从当今的10％将增长到75％。

作为回应，数据中心供应商也加快了步伐：根据边缘计算的特性和要求，提供模块化的“微型”数据中心，或者是一个可锁定的传统机柜或机架，并配备自己的电源和散热设备。

成本是多少？

但是边缘计算的成本会累积起来吗？集中化的趋势是由规模经济驱动的，这使得超大规模数据中心的运营成本更低。边缘计算设施将处理更多的应用程序，但其成本会更昂贵。边缘计算应用程序最终会为获得资源付出更多的成本。

对于这一阶段的边缘计算成本高昂有一系列猜测。世邦魏理仕公司IT咨询总监Duncan Clubb认为，边缘计算设施与传统云计算或托管数据中心相比更昂贵。

但施耐德电气公司并不认同这种说法，声称边缘计算资源实际上可能比集中式云计算服务成本更低。其发表的《边缘微型数据中心部署的成本效益分析》的白皮书指出，“在电力容量为1兆瓦的情况下，集中式数据中心运营成本为6．98美元／瓦，分布式微型数据中心的运营成本为4．05美元／瓦”。

这个白皮书比较了两种备选方案的资本支出：一个是部署了200个5千瓦机架，并采用热通道技术的传统数据中心；另一个是边缘计算设施，是部署在不同建筑中的大量微型数据中心，每个微型数据中心部署一个5千瓦的机架。

边缘计算的成本可能更低，部分原因是微型数据中心可以部署在企业的办公室中，而办公室的电价和土地成本较低，而集中式的数据中心需要更多的资本支出。

该白皮书的作者，施耐德数据中心科学中心主任Victor Avelar承认，“这种分析仍然是建立在假设的基础上。但是我认为，当企业在现有建筑物中部署微型数据中心时，可以免费获得一些基础设施，因为不再需要重新建造建筑，不再配置配电设施、发电机、照明设备等。”

Avelar表示，在这个层面上进行分析可能会高估边缘计算转移到微型数据中心所带来的成本节约。这个研究报告假设微型数据中心的电源和散热不会采用2N冗余，因为在实践中通常不会配备冗余设施。为了进行公平的比较，还是为集中式数据中心设施设定了1N冗余。

有限的研究

然而，这个分析还存在一些问题。首先，它采用传统的集中式数据中心，因此可能错过超大规模数据中心设施从新颖的架构中获得的规模经济。

其次，它不包括运营成本和日常支出。集中式数据中心设施可以节省大量资金。建立云计算数据中心的地方能够以优惠的价格批量购买电力，而微型数据中心则必须按照当地的电价支付电费。

云计算数据中心还整合了IT负载和存储设备，因此在集中式站点中运行给定应用程序所需的硬件数量将会减少。

边缘计算的成本还要考虑管理成本。麦克马斯特大学计算机基础设施研究中心总经理Suvojit Ghosh表示，“如果我们真的拥有大量的边缘计算设施，那么将没有足够的人员来管理和运营这些设施。”

因此，边缘计算设施被设计为尽可能自主并且可远程管理。软件可以远程监控和更新，硬件修复由当地工作人员完成。但是，在发送和管理这些虚拟和物理设施在人员和时间上仍然存在成本。

Avelar针对这些要点表示，边缘计算应用程序具有特定的通信需求，集中部署将会对它们造成不必要的浪费：除了增加延迟之外，它们与最终用户和设备的通信成本也会更高。

边缘应用程序不同于传统应用程序，这是一个很好的观点。实际上，它们可能比其他应用程序进行更多的通信，对于延迟需求可能更高。例如，虚拟现实眼镜必须在10毫秒或更短的时间内响应用户视线的变化，而自动驾驶汽车必须以同样快的速度响应来避开障碍物。

这不仅会影响应用程序的加载位置，还会影响它们的结构，因为部分延迟是在应用程序本身的操作中。Clubb指出，“要求低延迟的应用需要‘永远在线＇。低延迟需要将软件加载到内存中，并可立即响应。延迟受到场景切换、交换或加载活动的影响，其中计算资源必须将软件从其他地方加载到处理器中以响应传入的数据。”

这意味着，无论边缘计算应用程序在何处运行，它们都必须处于高级计算空间中，Clubb说，“在理想情况下，它位于核心处理及其内存中，而不是位于硬盘上，或者在错误类型的内存中，以备按需交换。”

Avelar根据边缘计算工作负载是计算密集型还是存储密集型来划分边缘计算工作负载。计算密集型应用程序的延迟限制约为13毫秒，而存储密集型应用程序则因数据的复制方式而异。如果需要实时复制，则需要10毫秒的延迟。

Avelar说，这些需求会影响从IT资源到最终用户或设备的距离。存储密集型工作负载必须部署在距离用户的100公里（60英里）范围内，而计算密集型负载可能在200公里至300公里（120至180英里）范围内。

这两个数字都高于边缘计算的信号范围。例如，定期引用的模型会在每个蜂窝通信塔台上部署一个边缘计算微型数据中心。虽然蜂窝通信塔台的最大辐射范围为70公里（45英里），但在人口稠密的地区，它们通常相距2～3公里（1～2英里）。它们在城市中的距离更近，而且随着5G无线电技术的到来，其信号范围也可能变得更近。

Clubb表示，开发人员可能会对代码的不同部分做出合理的决定。他说，“在实践中，我希望看到使用5G应用程序的开发人员和所有者拆分低延迟代码，并将最小的必要功能部署到边缘计算数据中心中，云平台或数据中心将提供大多数数据处理和存储。”

更高成本的边缘计算资源最终可能只运行整个边缘应用程序的10％，其中90％仍然使用优化的虚拟化服务器在远程后端运行。

Ghosh说：“我认为我们总是需要在后台进行计算，以处理没有延迟要求并且确实需要规模经济的数据。”

定价溢价

Ghosh说，边缘计算应用程序的定价将非常高，但他预测，随着硬件的发展，这种溢价将会降低，以更好地满足边缘计算的需求。

Clubb预测，然而就目前而言需要处理现实问题。他说，边缘计算基础设施的成本将是昂贵的，并且需要大量的内存。其定价模型显然比云计算实例更昂贵。”

这种认识将会影响那些计划采用边缘计算的组织。在边缘计算真正迅速发展之前，他们的应用程序必须找到一种方法来量化该成本，并采用合理的商业模式。