本文来自千家网，作者：Abhishek Jadhav。
分布式架构的兴起可以归因于其优势，包括降低延迟、优化带宽、提高性能和降低运营成本。这种分布式边缘计算框架的一个关键要素是边缘数据中心，它战略性地位于数据生成源附近。这种接近性最大限度地减少了将关键数据传输到更大的集中式数据中心的必要性。此类设施用于医疗保健、自动驾驶汽车和制造业等各个行业，以提高运营效率。
边缘计算一直是可持续未来的倡导者，边缘数据中心通过促进环境可持续性来进一步推进这一议程。与传统的云数据中心相比，边缘数据中心本质上更高效，因为它们在靠近设备的地方处理和存储数据，从而大大减少了到云的数据流量。此外，这些数据中心经常使用可再生能源来满足其电力需求，包括照明、冷却和通风。
“无论是边缘数据中心还是更大规模的部署，我们一直在寻找更高效、更环保的技术和解决方案。”EdgeConneX首席营销和产品官Phillip Marangella表示：“从使用可再生能源为我们的设施供电、购买绿色能源信用，到利用人工智能更有效地管理我们的设施，我们致力于以碳中和的方式运营我们的全球数据中心平台。”
边缘数据中心在物联网和人工智能技术中的作用
虽然传统的集中式数据中心能够管理繁重的人工智能应用，但它们面临着巨大的带宽和延迟挑战。这一限制促使人们增加对边缘计算基础设施的投资，以支持各种业务流程。根据IDC支出指南，到2026年，全球边缘计算支出预计将达到3170亿美元。
边缘数据中心在促进物联网和人工智能等先进技术的部署方面发挥着重要作用，提供更快、更安全的数据处理能力。除了降低延迟和提高带宽的好处外，边缘数据中心还能确保可靠性和冗余性，即使与集中式数据中心的连接受到损害也能保持运行，这是人工智能应用的关键要求。
“有趣的是，人们一直非常关注和重视广泛的超大规模数据中心设施，以支持云扩展和人工智能训练部署。然而，人工智能推理部署对延迟更敏感，必须更靠近访问人工智能工具的最终用户，”Marangella补充道。
边缘数据中心专为AI应用量身定制，能够处理强大的基础设施和高冷却要求，适合处理和存储这些应用生成的大量数据。
“因此，AI推理架构将类似于CDN，并且更加分散并部署在边缘。然而，一个区别是，这些边缘AI部署的规模将以兆瓦为单位，而不是像以前的边缘数据中心用例那样以千瓦为单位，”他继续说道。
数据中心远程管理
随着许多大型企业开始将边缘计算解决方案集成到其网络中，向分布式边缘数据中心的转变需要重新评估管理策略。考虑到这些基础设施的规模，使用专为持续运营而设计的复杂软件和工具，这些数据中心可以在没有直接人工干预的情况下进行远程管理。
远程管理技术在所有数据中心位置一致地实施强大的安全协议方面发挥着关键作用。这些工具通过确保全面实施访问控制、加密标准和多因素身份验证机制，显著降低了与物理安全相关的风险。
“通过我们专有的DCIM EdgeOS，我们的客户可以高枕无忧，并保持业务连续性。EdgeOS是一款自助管理应用程序，允许EdgeConneX和我们的客户全天候24小时从单一窗口管理、监控和控制其全球数据中心资产、运营和足迹，”Marangella说。
展望未来，边缘数据中心的管理可能会涉及更多基于AI的功能，以及通过数据中心基础设施管理(DCIM)系统增强的远程监控和控制功能。这表明数据中心运营越来越智能、高效、安全，能够适应现代数字基础设施的动态需求。
“人工智能将推动对数据中心容量的巨大新需求。数据中心市场的空缺有限，因为大部分吸收来自云端。随着人工智能的突然出现，原本就有限的数据中心供应将面临激烈的竞争。因此，核心和边缘市场将建设大量新容量，以满足这一巨大需求，”Marangella总结道。
