分布式云實現了針對性能、合規性和邊緣計算進行優化的公有云服務的地理分布、集中管理分布。

1. 什么是分布式云?

分布式云是一種公共云計算服務，可以讓企業在云提供商的基礎架構上和本地、其他云提供商的數據中心或第三方數據中心或托管中心等多個不同位置運行公共云基礎架構，并從單個控制平面管理所有內容。

通過這種有針對性的、集中管理的公共云服務分發，企業可以在最能滿足企業對性能、法規遵從性等方面的要求的混合云位置和環境中部署和運行應用程序或單個應用程序組件。分布式云解決了混合云或多云環境中可能出現的運營和管理不一致問題。

最重要的是，分布式云為邊緣計算提供了理想的基礎——在更靠近創建數據的地方運行服務器和應用程序。

對分布式云和邊緣計算的需求主要由物聯網 (IoT)、人工智能(AI)、電信 (telco) 和其他需要實時處理大量數據的應用驅動。但分布式云也幫助公司克服遵守國家或行業特定數據隱私法規的挑戰，并且為因疫情大流行而重新分配的員工和最終用戶提供 IT 服務。

2. 分布式云的工作原理

大家之前應該有了解過分布式計算，其中應用程序組件分布在不同的聯網計算機上，并通過消息傳遞或API相互通信，以提高整體應用程序性能或最大化計算效率。

分布式云更進一步，將公共云提供商的整個計算堆棧分發到客戶可能需要的任何地方，即客戶自己的數據中心或私有云的本地，或一個或多個公共云數據中心的外部可能屬于也可能不屬于云提供商。

實際上，分布式云通過地理上分布的微云衛星擴展了提供商的集中式云。云提供商保留對所有分布式基礎架構的操作、更新、治理、安全性和可靠性的集中控制。客戶可以訪問一切集中式云服務，以及所有位置的衛星——作為一個單一的云，并從一個控制平面進行管理。這樣，正如行業分析師 Gartner 所表示的那樣，分布式云修復了混合多云中斷的問題。

3. 分布式云和邊緣計算

同樣，邊緣計算是指在物理上盡可能靠近創建數據的位置定位和運行應用程序工作負載。例如，用戶與手機或條形碼掃描儀等設備交互的位置，或者安全攝像頭或機器傳感器等物聯網設備的位置正在收集和生成數據。

用外行的話來說，邊緣計算讓你“把數學帶到數據中”——把計算放在創建數據的地方，而不是將數據移動到集中的云數據中心進行處理，然后回到需要答案的地方進行決策支持或過程自動化。因此，當低延遲至關重要時，邊緣計算越來越被視為高速或實時處理大量數據的應用程序的必要條件。

企業可以在沒有分布式云架構的情況下實現邊緣計算。但是分布式云使邊緣應用程序的部署和管理變得更加容易。

想象一下，如果企業運行多個制造工廠，每個工廠都有自己的邊緣服務器，由不同的云服務提供商托管，處理由數千個傳感器生成的數據。

借助分布式云，企業可以從一個控制平面、一個儀表板和一個云中的一組工具控制和管理一切——例如部署和管理Kubernetes集群、進行安全更新、監控性能。如果沒有分布式云，這些任務和工具可能會因邊緣服務器所在的位置而異。

4. 分布式云和邊緣計算的用例

分布式云和邊緣計算支持從簡化的多云管理到提高可擴展性和開發速度，再到部署最先進的自動化和決策支持應用程序和功能的一切。

(1) 改進的混合云/多云可見性和可管理性： 分布式云可以幫助任何企業通過從一個控制臺使用一套工具提供可見性和管理來更好地控制其混合多云基礎架構。

(2) 高效、具有成本效益的可擴展性和敏捷性： 擴展專用數據中心或在不同地區建立新的數據中心位置既昂貴又耗時。借助分布式云，企業可以擴展到現有基礎架構或邊緣位置而無需物理擴展，并且可以使用相同的工具和人員在環境中的任何位置快速開發和部署。

(3) 更輕松的行業或本地化法規遵從性：許多數據隱私法規規定用戶的個人信息 (PI) 不能在用戶所在國家/地區以外的地方傳播。分布式云基礎架構使企業更容易在每個用戶的居住國家/地區處理 PI。從源頭處理數據還可以簡化對醫療保健、電信和其他行業的數據隱私法規的遵守。

(4) 更快的內容交付：部署在分布式云上的內容交付網絡 (CDN) 可以通過從更靠近最終用戶的位置存儲和交付視頻內容來提高流視頻內容的性能和用戶體驗。

(5) 物聯網 (AI) 和機器學習應用：視頻監控、制造自動化、自動駕駛汽車、醫療保健應用、智能建筑和其他應用依賴實時數據分析，需要數據緊急傳輸到中央云數據中心和背部。分布式云和邊緣計算提供了這些應用程序所需的低延遲。