by Pete Brey
如果有针对我们当前生活的世界量身定制的技术，那就是5G。我们所做的一切似乎都是基于对速度和连接性的需求。高带宽和低延迟使在远程ICU中工作的医院医生能够与其主要园区进行通信并快速将信息发送回其主要园区。5G在拥有密集网络，需要实时通信和共享信息的设备网络的智慧城市中也将是无价的。然后，还有更多的日常任务为我们的生活提供支持，如视频会议等等。
但是，尽管在这些示例中5G有可能成为移动所有各个位和字节的引擎，但这些位和字节真正发生了什么？我们如何利用5G基础设施？
更快地移动数据
这些问题的答案在于数据在5G网络中移动时如何处理。企业组织将需要一个智能的数据服务体系结构，使他们能够访问和从多个源传输数据。理想情况下，此架构将由连接边缘和核心位置并在支持多个云的灵活开放的基础设施上运行的自动化数据管道组成。在所有这些基础之下的是5G网络，该网络将推动数据在A点和B点之间移动，并在必要时推动到其他多个点。
自动数据管道和灵活的无服务器云计算基础设施的结合非常适合5G打算支持的各种数据密集型用例。无服务器计算受到基于Kubernetes的平台和开源项目Knative的欢迎，它具有双重职责，可以加速应用开发和支持大规模数据工作负载而无需全天候运行资源。
无服务器版包括一项称为“事件”的功能，其中，当数据流入工作流并跨数据管道时，事件便会触发。在该管道中，将数据放入唯一的存储桶中，并在提取数据时对其进行实时分析（第一事件）。这解决了令人讨厌的数据局部性问题，即数据位于靠近计算的位置。这有助于消除在边缘位置批量发送数据到核心的需求。根据发现，该数据将立即被放入另一个存储桶（第二个事件），然后再放入另一个（第三个事件），依此类推，直到到达最终目的地。
在紧急情况下提供关键信息
为了说明这一点，让我们考虑一个我们可能对某些人来说太熟悉的潜在用例。想象一下，飓风刚刚袭击海岸，造成了数英里的破坏。响应网络灾难的保险定损员位于网络边缘。
她拍摄的照片和视频会通过5G自动传输回远程办公室。在他们出发之前，他们需要进行推理以进行实时处理和分析。最初的结果将传递到核心位置，以进行更深入的机器学习和训练，并将发现的结果推回边缘。随着模型变得更加智能，系统将能够在边缘位置使用图像识别来自动创建和传递估计值。
由于基础架构和自动化管道的无服务器特性，所有这些事情都可以很快发生。加上5G，传输速度可以非常快-接近实时。
只移动必要的东西
综上所述，移动数据总是不理想。它可能会降低生产率并造成大量金钱，尤其是当信息达到TB级甚至更高时。即使使用5G，从财务和生产率的角度来看，这种类型的数据传输仍将是昂贵的。
相反，企业组织可以选择简单地移动其数据的子集。在受法规限制的行业中尤其如此。例如，汽车制造商需要保留其自动驾驶汽车收集的某些视频数据集。他们只能将该数据从边缘传输到核心，并在本地丢弃不需要保留的剩余信息。
这些类型的组织将希望考虑实现支持高性能数据流和快速交换大数据量的平台。他们需要能够对数据进行分类、标记和潜在地存储。从事开源Kafka项目的开发人员在这方面做了一些出色的工作。
将5G带回家
5G将通过提供通信基础设施，从而提供一种经济高效的游戏规则改变者，该基础设施提供了一种高速、可靠的方式，可以从任何地方实现真正的数据可用性。将数据从成倍增加的设备转移到网络边缘进行处理将使5G能够提高农业、能源、制造业和许多其他行业的效率。减少数据移动的延迟将为改善健康和安全性带来新的机会。而且，更快地移动更多数据将增强流媒体、会议和增强现实等体验。
但是，移动网络仅仅是个开始。企业组织将需要适当的基础设施和智能数据服务架构来带动5G家庭的价值-“家庭”是指边缘，核心还是两者兼而有之。
About the author: Pete Brey is marketing manager of hybrid cloud object storage at Red Hat, including Red Hat Ceph Storage and Red Hat data analytics infrastructure solution.
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