想象一下一个框架，在该框架中，设备可以与其他设备无缝共享计算资源和服务，并利用可编程的网络功能来最佳地分析数据并交付业务成果。由5G和AI / ML(人工智能/机器学习)支持的物联网，社交媒体和新的边缘部署正在推动云应用程序迁移到分布式边缘。未来的使用模型将需要新的架构，以实现高度协作的数据处理环境，以及智能，流畅的计算资源共享以及跨设备的应用程序移动性。我们认为，需要新的架构和快速的行业创新，以实现边缘的无缝协作和数据共享。
当前的边缘用例和技术创新
当前的边缘用例正在使数据处理更接近终端设备。例如，内容分发将数据从云移动到边缘，并利用内容分发网络(CDN)将内容缓存到更接近最终用户的位置。物联网和社交媒体用例导致在边缘使用和生成数据。在终端设备或边缘云上分析此数据以提供正确的结果。边缘云可能是本地的，位于同一地点的设施，也可能是服务提供商提供的“即服务”。用例和部署方案在各个垂直行业中有所不同，包括家庭自动化，ADAS，智能工厂，零售，石油和天然气，农业和企业。
物联网设备数量的增长，数据传输的成本和关键任务用例推动了这一转变，将数据处理从云转移到边缘。支持技术总结如下。
高性能客户端设备：客户端设备具有CPU内核和硬件加速功能，可在本地处理数据并执行ML推理模型。新的嵌入式传感器和传感器融合正在推动智能，位置和上下文感知功能的不断改进。结合AI / ML，可以创建客户端/边缘就绪和敏捷的应用程序。
网络边缘云：云应用程序和数据处理正在向网络边缘和边缘云转移，以更低的延迟处理更接近终端设备的数据。计算性能/瓦数的提高使处理能力得以提高。数据管理控制平面在决定将在何处进行优化的数据处理方面起着重要作用。
AI / ML和加速器：AI / ML框架和低功耗硬件加速器正在兴起，以实现边缘推理，同时在集中式云上执行训练的计算密集型操作。这些加速器嵌入在智能终端设备和网络边缘平台中。训练有素的ML模型在边缘交付，可以在数据生成点附近进行推理。
5G蜂窝网络：新兴的5G网络可利用现有频谱和新频谱，为各种工作负载提供高速无线网络管道并降低延迟。RAN(vRAN)的虚拟化使无线电处理能够从蜂窝塔的自定义设备转移到带有用于集成RAN处理的硬件加速器的标准x86服务器。它支持对大量微蜂窝，无缝移动性和数十亿终端设备进行性能扩展。
网络切片：边缘应用程序数量的增长以及云和边缘之间的处理分配正在推动网络切片功能的创新上一个台阶。这样就可以在终端设备和后端应用程序之间以保证的SLA进行连接。该应用程序可能正在电信网络边缘或云中运行。
可编程网络：可编程网络正在兴起，以实现用户的无缝移动和网络切片的重新配置。它们还支持将应用程序以及相关的网络和安全服务从云无缝迁移到边缘。
SD-WAN：出现了软件定义的WAN，以实现具有多种服务质量选项的边缘到云连接。数据分布在这些WAN连接上，以提供最佳的应用程序性能。
Wi-Fi和蜂窝融合：围绕无缝最终用户移动性的需求正在推动Wi-Fi和与下一代Wi-Fi和Private-LTE / CBRS(市民宽带无线电频谱)的蜂窝融合的创新。带有嵌入式传感器和智能天线/无线电切换功能的新型Dell Edge设备是基于工作负载应用程序和使用模型实现这种无缝体验的关键要素。
戴尔技术在上述每个领域都进行了创新，并与电信公司，服务提供商和云提供商合作，以向最终用户提供关键功能。边缘和数据中心基础架构旨在与智能客户端设备，高性能PowerEdge服务器，超融合基础架构(HCI)和密集GPU平台一起扩展。
戴尔技术公司最近宣布了创新，突出了这些功能：
PowerEdge XE2420服务器为边缘部署提供了密集的计算和强大的安全性。
模块化数据中心Micro 415将数据中心带到了广泛而坚固的环境中。
Dell EMC iDRAC9软件带来了远程访问，从边缘到核心再到云，可提供统一，更安全的服务器管理体验。
Dell EMC流数据平台可存储和分析边缘数据。
网络切片功能使客户端设备上的软件可以配置从用户应用程序到网络边缘或云的所有网络切片，以确保性能。
未来的边缘使用模型和架构转变：
随着数据以及边缘设备的急剧增长，当前的边缘基础架构在未来的极端协作环境中无法很好地扩展。围绕实时内容共享，游戏，AR / VR，自动驾驶汽车，无人机和机器人技术的下一代使用模型正在推动高度协作的环境，在此环境中，信息将在最终设备和网络边缘进行存储，分发和分析。例如，在体育场观看比赛或音乐会的用户希望与其他用户实时共享本地捕获的内容。分布式消费者希望使用结合虚拟现实(VR)功能的在线游戏进行协作。这将利用客户端设备中的对等通信和嵌入式AR / VR功能。
当前的技术推动力：
硬件加速
4G → 5G，可编程网络
广域网
WI-FI和蜂窝融合(5G，CBRS)
未来的技术推动力：
支持AI的弹性计算
带有片上系统模块的设备，微型AI
多租户网络切片
分散/可信的计算和数据结构
跨点对点设备的智能仲裁
未来的架构将以当前高性能客户端设备，AI / ML和网络边缘的功能为基础，但还需要进行一系列创新，以交付高度智能的设备，弹性计算环境和可满足以下需求的分散式存储基础架构下一代工作负载。为了推动这些创新，业界正在进行各种努力，而Dell Technologies正在开发用于AI驱动的Elastic Compute的解决方案。
智能客户端设备：高度集成的“片上系统”模块正在兴起，将用作客户端和边缘设备(包括可穿戴设备，视频监控，工业和汽车系统)的构建块。这些ASIC使高度智能的设备具有适量的计算，内存，存储和AI / ML功能。片上系统模块正在将微型AI和微型加速器与软件框架集成在一起，以简化AI应用程序的开发。这些芯片，电源改进和软件框架将为设备功能被视为虚拟的环境提供支持。考虑一个“弹性模型”，在该模型中，设备和网络可以协作以提供最终用户所需的体验，并且可以利用对等设备和网络边缘的集体功能。
分散的数据结构：存储架构将变得分散，从而使最终用户和边缘云能够贡献存储容量。数据将根据地理感知，性能，安全性和法规政策(例如GDPR)在各个位置分布。
多租户和可信计算：可信计算框架正在出现，以实现应用程序执行和相关数据的最佳放置。处理器供应商正在嵌入安全功能(例如Intel SGX，AMD SEV，ARM TrustZones)，以为多租户环境中的应用程序创建受信任的执行环境。
数据中心分解和存储结构：企业基础架构正在发展为可分解的可组合体系结构，在该体系结构中，CPU，内存，IO和加速器使用基于存储器的结构进行分解。这使软件定义的基础架构成为可能，在该基础架构中动态地组成计算节点以适应工作负载需求。该领域的一些技术创新包括用于将来的存储结构的GenZ和CXL，用于高速存储的持久性存储器(PMEM)和用于将来的嵌入式存储器的高带宽存储器(HBM)。
vRAN和动态网络可编程性：vRAN(虚拟RAN)和可编程网络将不断发展，以实现跨设备和应用程序的对等连接的有保证的SLA。
AI / ML驱动的资源优化：来自客户端和企业基础架构的流遥测将利用分布式分析来实时重新配置基础架构和应用程序。
这些技术创新将实现类似网格的弹性计算环境。机会是聪明地利用分布式资源，网络传输和移动连接来实现协作环境，在协作环境中，设备功能和应用程序被视为虚拟实体，而对等体系结构则实现了服务的弹性组合。AI / ML将充当集中大脑，在安全和分布式资源之间协调应用程序。领导这项创新的公司将在下一代AI驱动的弹性和去中心化边缘领域取得成功。戴尔技术正在其解决方案产品，行业标准化工作中推动这些创新，并与合作伙伴一起在戴尔平台中创新和集成技术。