什么是数据中心边缘维护技术战略？
尽管对高数据数率数据中心进行了很多讨论，但实际上应该将此概念视为一种部署策略，而不是某些人倾向于建议的新技术。作为一个概念，高数据数率数据中心并不是什么新鲜事物，并且已经有很多应用。参考内容分发网络，该网络建于1990年代未，除了名称之外，它是高数据数率数据中心部署的一个明显示例。实际上，“边缘”是一种营销术语，用于描述使用不一定是新技术的策略。同样明显的是，“高数据数率数据中心”对于不同的人和组织而言意义不同，这取决于他们的业务需求和技术基础。从20瓦（所谓的纳米数据中心）到超过5兆瓦的设备部署都被描述为“边缘”站点。
可以说，“边缘数据中心”一词并没有真正与新现象相关，而只是几种不同类型的数据中心的统称，这些数据中心有许多不同的用途，没有一个是新的，而是迄今为止，这些还相对不为人所知或“未分类”。这些站点可能是相对较小的远程站点，其中可能包括对不断增长的数据主权要求的响应，对减少延迟的期望以及近端工作负载处理。
其他人则认为“边缘”是全新的，并且与“云”中非常具体且独立的元素相关，这些元素提供了新的功能和特性，尤其是在物联网和移动服务方面。无论哪种方式，都可以清楚地认识到高数据数率数据中心站点与更传统的核心数据中心不同，因此需要以不同的方式进行维护和管理。具体取决于部署的技术以及组织的业务目标和要求。
高数据数率数据中心的更好和更具解释性的术语可能是“近端处理和存储”，其目的是出于多种原因将服务放置在离最终用户更近的地方，其中可能包括以下一项或多项：
应用程序和网络延迟，网络传输成本，数据主权要求，数据保护要求，有利的税收制度以及更广泛的数据收集。
边缘的成长
一个驱动因素是以下事实：无论客户身在何处，客户都已经习惯（并期望）即时结果或低延迟的服务连接。从这个意义上讲，“一边缘”是由较小的卫星数据中心（通常由一个或多个较大的核心数据中心本身支持）进行的计算，这些中心可能会聚集数据并执行企业现在期望并越来越需要的深度分析。
物联网设备的日益增加的部署也将推动向“边缘”的程度迁移，但这绝不是唯一的推动力。高数据数率数据中心作为一种概念将继续受到对近端处理和数据存储（包括数据主权和法规遵从性以及延迟等）的需求的影响。
对于许多企业而言，人们期望值不断提高，并且需要将处理能力和数据保存在本地，无论客户身在何处。这可能是提高服务质量并最终提高客户满意度并提供新的或显着增强的产品的主要考虑因素。从这个意义上讲，我们可以引用术语“竞争优势”或“获得优势”。
尽管并不像某些人所预言的那样，但这并不意味着传统核心数据中心的消亡。核心功能仍将需要核心数据中心，包括存储和处理从高数据数率数据中心站点累积的大量数据。超大规模，大型企业，托管和托管服务提供商以不同的方式提供此服务。
边缘技术面临哪些挑战？
无论部署高数据数率数据中心的定义或类型如何，都有一个方面在某种程度上被忽略了。我们越来越依赖并期望数据中心站点运营的高可靠性以及这些站点中托管的服务的高（24*365）可用性。这种高水平的服务通常由具有多级设备冗余的站点，非常全面的预防性维护计划以及基于站点的24小时轮班的专用数据中心工程师来提供。对正常运行时间/可用性的高期望值（可能是不合理的）不能自动应用于标准边缘模型的较小的远程暗区。没有现场人员执行传统的计划内预防性管理操作，我们如何达到预期的可靠性水平？
由于高数据数率数据中心站点通常位于远程且无人值守，因此需要一种新的行业方法为这些站点提供支持，以提供客户现在期望的可靠性和可用性级别。如果站点中托管的所有应用程序和数据都具有多站点弹性（例如站点故障转移或真正的同步复制），则可以实现此目的，但是并非所有高数据数率数据中心站点都如此。因此，这带来了挑战。当高数据数率数据中心站点处于远程和无人值守状态时，我们如何保持它们的持续可用性？
数据中心运营商最大的开销之一是其“内部”工程团队和维护服务。在英国，典型的支持模式是雇用一支现场工程师团队，负责轮班工作，这对企业造成了高昂的成本。在设计和构建具有高度站点弹性的数据中心并正确维护的情况下，应该认识到正常运行时间的风险非常低，因此不需要基于站点的永久性工程师团队。
数据中心管理-更好的运营方式
典型的高数据数率数据中心数据中心将无人值守，并且将遵循一个暗站点操作模型，该模型通常比传统的核心数据中心占用的空间要小。在这种情况下，现场没有专职工程师，除了标准的预防性维护计划外，还需要应用新的操作模型和预测性维护技术来确保操作可靠性。
边缘站点通常应视为“暗”站点或“暗站点”，在这些站点中，第三方运营商根据合同远程提供工程支持。这也具有显着降低成本的巨大优势。因此，有些公司已经代表多个客户在为数据中心公司提供远程服务，因此它们特别适合希望迁移到“暗站点”运营模式以降低现场成本的公司。人员，但保持站点的可靠性和可用性。
我们需要更多地使用预测性维护，有效的远程监控工具，使用机器学习和分析的智能管理系统以及具有包括IT相关技能在内的多种技能的工程师和工程团是的，确实需要进行例行现场访问，但是要有更大的目的和范围的计划活动/升级/安装，知识深度和洞察力，而不仅仅是遵守严格的PPM时间表。
这种新方法与经过专门培训的工程师可以跨多个学科执行任务，而不是采用传统的孤立方法来交付工程技术，将确保站点基础结构保持最佳运行状态，而无需驻场工作人员。额外的预测性维护技术可确保在潜在问题发展成问题之前，按照商定的计划时间表突出并处理所有潜在问题，以保持站点的运营效率。
