在不久的将来，人们将会生活在智能家居中，而通过自动调节温度和照明，人们清晨醒来将感觉到精神焕发。随后在智能厨房享用早餐，而智能冰箱也不会忘记订购牛奶。如果在清晨参加开展活动和锻炼，将会穿上带有物联网功能，可以提供实时生物识别读数的运动衫，然后乘坐智能汽车进入到智能城市，那么无疑也会在智能建筑里进行智能工作。

思科公司估计，在两年内，物联网将由连接互联网的500亿个设备组成。随着智能系统和应用在人们的日常生活和商业中变得越来越普遍，企业领导者和IT决策者将需要利用新的方法和基础设施来分析即将到来的分散数据的海啸。

随着技术从互联互通的状态转变为物联网，智能系统和应用将改变医疗、交通、公用事业、石油、天然气、零售、农业等行业的发展。但物联网部署要求信息处理更接近数据来源——即物联网设备本身。企业将不需要将这些信息发送到公共云或内部部署数据中心的成本和延迟，而只需要将边缘计算融入其基础设施中。

为什么需要更加接近

广义上讲，边缘计算可将数据采集和控制功能、高带宽内容的存储，以及与最终用户紧密接近的应用程序实现本地化。边缘解决方案被插入网络的逻辑端点，无论是公共互联网还是专用网络，都可以创建更加分散的云计算架构。这通过在数据源处或附近执行分析和知识生成来降低物联网传感器与中央数据中心或云计算应用之间所需的通信带宽。

边缘计算对于企业业务运营和公司的IT基础设施具有至关重要的四个关键原因：

通过减少计算延迟来提高数据速度。

安全性更高，因为数据更接近创建的位置。

可扩展性更强，因为边缘计算基本上是“分布式计算”，这意味着它提高了弹性，减少了网络负载并且更易于扩展。

通过将数据传输频率和大小降低到中央云来降低成本。

如今，企业大约10％的生成数据是在传统的集中式数据中心或云端之外创建和处理的。但根据研究和咨询机构Gartner公司的数据，到2022年这个数字将达到50％。

占用连接设备和云计算之间的链接，边缘计算由本地设备组成，例如转换云存储API的网络设备或服务器。具有1到10个机架的本地化数据中心，提供重要的处理和存储功能，包括预制的微型数据中心，以及拥有10多个机架并且比中央云数据中心更加靠近用户和数据源的区域数据中心。

单机架微型数据中心可以利用现有的建筑、制冷和电力，从而节省与生产新专用数据中心相关的资本支出。多机架的微型数据中心规模更大，而且更灵活，但需要更多的安装时间，并部署自身专用的冷却设施。这些预制单体系统适用于要求低延迟、高带宽，以及提高安全性或可用性的广泛应用。

区域数据中心比本地化的拥有1到10个机架数据中心拥有更多的处理和存储功能，但也需要专用的电源和冷却源。其延迟取决于与用户和数据的物理接近程度以及两者之间的网速。

优化边缘计算

在任何数据中心环境（无论是本地部署、分布式数据中心设施，还是服务于边缘的区域或微型数据中心设施）中管理电力使用情况都可能非常复杂。特定建筑的数据中心设施团队可能负责测量和管理机架和配电单元（PDU）级别的能耗，但通常对服务器功耗的可见性有限。此外，各种解决方案提供商还支持多种专有的电源测量和控制协议，因此在数据中心的所有设备上为单一电源管理解决方案提出挑战。数据中心管理解决方案为单个服务器、服务器组、机架和其他IT设备（如PDU）提供准确、实时的电源和散热监控和管理，为边缘计算环境中的IT管理员提供多种好处。

随着数据中心管理解决方案的易用性，简化部署不同服务器型号之间的互操作性，以及PDU和机架供应商提供的各种产品，数据中心管理解决方案可为机架和刀片服务器等提供实时电源和散热数据，并协助IT人员管理数据中心热点，并执行用电规划和预测。

接收有关服务器电源特性的详细信息还可以帮助IT部门设置固定机架电源，并安全地增加每个机架的服务器数量，从而提高数据中心的利用率。将机架、行间和房间的数据与服务器入口的温度数据进行汇总，可以实时查看服务器消耗的功率。

最后，数据中心管理解决方案可以帮助IT员工管理来自多个供应商的各种设备的电源，从而不再需要单独的专用工具，并且能够帮助数据中心管理人员在停电期间保持运营时进行数据驱动的决策，改进业务连续性。而采用智能系统或连接互联网的设备，无论是为消费者还是工业应用提供服务，只有在保持弹性和正常运行时才有效。