边缘计算确实很难定义，但研究表明，这种为了降低延迟、节约成本和进行实时分析进行数据处理的方式将是一种新趋势。根据Statista的数据，到2025年将会有750亿台物联网设备。
根据Spiceworks的“2019 IT现状”报告，在员工超过5000人的大型企业中，有32%在使用边缘计算，还有33%的企业计划在2020年采用边缘计算。与此同时，5G时代也将很快到来：根据Deloitte2019年的全球研究，到2020年，全球将有51家运营商开始提供5G服务。
主流的云计算公司也在进行边缘投资。如AWS本地区域服务允许在metro环境中连接到计算资源的单位数延迟，而Microsoft提供了Azure Stack Edge设备，谷歌云物联网是连接、处理、存储和分析边缘和云中数据的一整套工具。毫无疑问，边缘计算正在成为主流，各个公司都应该在今后重视边缘计算并将其列入公司计划之中。
ITOps的优势
我们已经充分了解了边缘计算带来的商业优势，例如：石油钻机操作员需要查看实时传感器数据以防止灾难；营销人员希望在商店中向顾客推销即时优惠券；视频安全监控可以当场抓住小偷；医疗设备警报可确保患者安全等。这些都基于边缘计算的案例，随着数据量的爆炸式增长以及存储每个数据点的需求变得越来越难以满足，边缘计算可能会在云计算和网络带宽上为IT行业节省很多成本。
这对IT管理和运营也有影响。高容量数据的本地处理可以提供更快的信息反馈能力，可以在异常情况发生的几秒钟内（例如在严重的服务器性能问题威胁电子商务站点的情况下）迅速作出反应，检查本地设备并维护高质量的业务服务。
如今，IT运营团队被成千上万个内部部署和云基础架构组件中的数据淹没，并且设备分布越来越分散。但实际上，大约只有1％的监视数据是有用的，只有这些极少数信息可以提供行为异常的指示或作出有价值的预测。
我们可以对基于边缘的系统进行编程，只将一小部分可操作的数据发送到中央IT运营管理系统(ITOM)，不需要每天向云端或具有存储和计算能力的本地服务器发送上万亿字节的无用数据。
在业务中过滤掉边缘高度相关的数据，这一工作可以支持实时决策，以便在速度和规模上成功地运行IT操作，不需要管本地、公共云或私有云基础设施是什么组合。与此同时，从性能、安全和隐私的角度来看，ITOps需要成为将边缘技术的风险最小化的领导者，然而我们还处于如何在实践中实现这一功能的早期阶段。
以下是边缘计算的ITOps面临的现实问题:
边缘特定的安全需求仍然未知
边缘设备通常很小，而且在设计时很少考虑到安全性。超过70%的边缘设备不要求对第三方API进行身份验证，超过60%的设备不对本地数据进行加密。因此，物联网和边缘设备可能面对的攻击会更多，其安全性更低。尤其令人担忧的是边缘设备还可以收集个人信息，如电子邮件、电话号码、健康数据或信用卡数据等私密信息。这就要求IT运营商与安全和法律团队紧密合作，加强用户信息的安全性管理。
边缘监控工具不成熟
企业需要能够实时监控和分析边缘数据的平台。未来，数以亿计的连接设备将在机器之间进行通信，而连接设备的数量将达到前所未有的规模。在这种环境下，管理大量已连接设备以及在它们之间交换信息的能力至关重要。5G作为一项新技术，带来了大量信息流，未来几年，我们将看到边缘监控领域的创新浪潮。
新环境需要新规则
随着企业将更多的数据和应用程序资产转移到边缘计算环境，它将需要为这些数据的集中处理设计新的策略和阈值。这就需要使用人工智能实现自动化，因为人工操作根本无法跟上数据过滤、分析和响应的数量。与SpaceX和OneWeb相比，我们正进入纳米卫星时代，这些边缘设备将改变农业、能源、采矿、交通和金融的未来，因为它们能够随时向客户实时发送有价值的数据。IT运营部门的任务就是了解和正确管理不断发展的边缘基础设施。
DevOps流程将变得更加重要
我们必须意识到DevOps正在接管软件开发和IT管理，没有DevOps的敏捷、持续集成和持续交付方法，就没有其他方法可以管理边缘技术的变更和部署。ITOps非常需要DevOps来管理、监控、部署边缘资源。
ITOps正处于一个十字路口，它们需要进行多少改进才能适应一个分布式、混合的云世界，而分布式云将很快将边缘作为其数字战略的基本支柱。安全、机器智能和DevOps将成为ITOps团队的关键专业领域，从而帮助他们从边缘地带获得更好的业务价值和客户体验。
