开放与创新的边缘计算促使微数据中心兴起

物联网的快速发展和云服务的推动使得云计算模型已经不能很好的解决现在的问题，于是出现了新的计算模型——边缘计算，概而言之：物联网催生了边缘计算，并已经开始服务于人们的生活。

车联网需要边缘计算护航

普通驾驶员遇见危险从决定踩刹车到踩下刹车的正常反应时间在0.3s-1.0s范围内，从发现危险到躲避危险，一切都发生在电光火石之间。脱离了人脑的纠错应急，对自动行驶中汽车下达减速、并道等指令时，对通信延迟/时延的要求更加苛刻，一般只有几ms。如果数据在云端服务器处理，那么数据传输过程中的任何延时都将导致车祸的发生。如何满足车联网对传输速率的超高要求？边缘计算有着诸多的先天优势，在近点边缘层完成对数据的过滤、筛选、分析和处理，缩短中间的传输距离，保证了延迟低和高效率。

边缘计算与多层计算处理示意图

智慧城市通过边缘计算提升用户体验

在一个人口众多的大城市，无时无刻不在产生着大量的数据，这些数据如果全部交给城市云中心来处理，将会导致巨大的网络负担，资源浪费严重。特别是城市里很多服务都具有实时特性，要求响应速度要尽可能的快。比如在医疗行业，通过边缘计算，降低网络延迟，将数据分析、诊断、决策都交给边缘节点来处理，从而提升用户体验。

边缘计算让视频分析应用更加深入

随着移动设备和城市中摄像头布控的增加，视频分析利用范围越来广泛，但是云计算这种计算模型已经不适用于大量视频处理，不仅会阻塞网络还让数据的安全性难以得到保障。如果在城市中寻找一个刚丢失的孩子，云计算可以将任务下放到各个边缘节点，由边缘节点结合本地数据进行处理，然后返回是否寻找到孩子的结果，这种低延时的传输速度为寻找丢失儿童争取了时间，将大大提高孩子被寻回几率。

更广泛的应用场景 边缘计算让微数据中心发展进入快车道

低延时、高效率、高安全性、缓解流量压力等特点使边缘计算的应用场景枚不胜举，未来将会在无人机测绘、智能制造、智能家居、安全防护、公共设施、虚拟现实、远程监控等场景带给我们更多惊喜。

随着越来越多的实例完成部署，比起传统的集中式数据中心，边缘计算平台从设计之初就应该从硬件配置和应用程序生命周期管理系统上加强容错性，满足标准数据中心基础设施在高可用性、可维护性和灵活部署等方面的要求，因此，支持分布式边缘计算的微数据中心会将成为主流。

微数据中心并不是孤立的数据中心，是与中心云计算数据中心共存并相互协同工作。在办公室、零售商店、物流配送仓库、生产车间、电信云的边缘……基于1kW-1MW的场景应用数量庞大。在面对边缘计算带来的数据中心市场机遇和挑战时，伊顿认为，“集制冷、电力、管理软件于一体通过单机柜或者多机柜交付，可支持低延时、安全计算环境的微数据中心正在进入快速增长期。”

另外，支持边缘计算的微数据中心对网络的可靠性和可用性都远远高于传统小型数据中心。在物理基础设施环境层，伊顿模方解决方案，汇集客户多样化需求，深度整合电源、配电、空调、机柜、监控以及布线六大功能模块，使得微型数据中心能够实现快速部署，以独立性、灵活性和便携性等特点打破了空间上的诸多限制，将数据中心部署在靠近终端应用的地方，使得网络延迟大幅度降低。