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集中化趋势是由规模经济驱动的，使得超大数据中心的运营成本更低。边缘计算设施将处理更多的应用程序，但成本将更高。边缘计算应用程序最终将为获取资源付出更多成本。

近20年来，数据中心基础设施一直致力于集中化和规模化。因此，大型共享数据中心的资源和效率高于小型服务器机房，大大降低了成本。因此，人们现在可以得到一系列意想不到的在线服务。

随着技术的进步和发展，流媒体、物联网、虚拟现实、自动驾驶汽车等新应用需要以非常低的延迟提供大量数据。为了更接近最终用户或他们服务的设备，这种新的边缘计算基础设施在过去几年应运而生。边缘计算处理的数据将在未来四年内激增，从今天的10%增加到75%。

作为回应，数据中心供应商也加快了步伐：根据边缘计算的特点和要求，提供模块化的微数据中心或可锁定的传统机柜或机架，并配备自己的电源和散热设备。

边缘计算成本是多少？

但是边缘计算的成本会积累起来吗？集中化趋势是由规模经济驱动的，使得超大数据中心的运营成本更低。边缘计算设施将处理更多的应用程序，但成本将更高。边缘计算应用程序最终将为获取资源付出更多成本。

这一阶段的边缘计算成本高有一系列猜测。边缘计算设施比传统的云计算或托管数据中心更昂贵。

边缘计算资源实际上可能低于集中云计算服务成本。其发表的《边缘微数据中心部署成本效益分析》白皮书指出，集中式数据中心运营成本为6.98美元/瓦，分布式微数据中心运营成本为4.05美元/瓦。

这本白皮书比较了两种替代方案的资本支出：一种是传统的数据中心，部署了200个5千瓦框架，采用热通道技术；另一种是边缘计算设施，部署在不同建筑中的大量微数据中心，每个微数据中心部署5千瓦框架。

边缘计算成本可能较低，部分原因是微型数据中心可以部署在企业办公室，而办公室的电价和土地成本较低，集中数据中心需要更多的资本支出。

但我认为，当企业在现有建筑中部署微型数据中心时，由于配电设施、发电机、照明设备等，可以免费获得一些基础设施。

在这个层面上分析可能会高估边缘计算转移到微型数据中心带来的成本节约。假设微型数据中心的电源和散热不会使用2N冗余，因为在实践中通常不会配备冗余设施。为了进行公平比较，集中数据中心设施设置了1N冗余。

然而，这种分析仍然存在一些问题。首先，它采用传统的集中式数据中心，因此可能会错过超大型数据中心设施从新颖架构中获得的规模经济。

其次，不包括运营成本和日常支出。集中式数据中心设施可节省大量资金。建立云计算数据中心的地方可以以优惠的价格批量购买电力，而微型数据中心必须以当地电价支付电费。

云计算数据中心还集成了IT负载和存储设备，因此在集中站点运行给定应用程序所需的硬件数量将减少。

边缘计算的成本还应考虑管理成本。如果我们真的有大量的边缘计算设施，就没有足够的人来管理和运营这些设施。

因此，边缘计算设施被设计为尽可能独立和远程管理。软件可以远程监控和更新，硬件修复由当地工作人员完成。然而，这些虚拟和物理设施的发送和管理在人员和时间上仍然存在成本。

针对这些要点，边缘计算应用程序有特定的通信需求，集中部署会给它们造成不必要的浪费:除了增加延迟，它们与最终用户和设备的通信成本也会更高。

边缘应用不同于传统应用，这是一个很好的观点。事实上，它们可能比其他应用程序通信更多，延迟需求更高。例如，虚拟现实眼镜必须在10毫秒或更短的时间内响应用户视线的变化，而自动驾驶汽车必须以相同的速度响应以避免障碍物。

这不仅会影响应用程序的加载位置，还会影响其结构，因为部分延迟是在应用程序本身的操作中进行的。低延迟应用需要‘永远在线’。低延迟需要将软件加载到内存并立即响应。延迟受场景切换、交换或加载活动的影响，计算资源必须将软件从其他地方加载到处理器，以响应传输到的数据。