随着企业变得越来越分散以及数据消耗增加，IT部门可能会发现需要通过软件有效部署边缘设备。而边缘计算软件具有各种外形和规格，企业在选择最适合的设备时可考虑几个关键因素，以缩小选择范围。
首先，确定业务案例以定义边缘项目的整体需求。这可确定边缘计算对企业意味着什么;这里有很多可能性，包括应用程序交付和物联网设备支持。同样有用的是，看看不同的产品选项如何与现有的数据中心工具相结合以实现可见性、资产控制和开发人员软件部署。
考虑业务问题
在确定业务案例后，企业必须了解其要解决的业务问题，以及解决该问题是否符合公司现有策略。此评估有助于确定边缘计算的潜在价值，并且，管理员可以评估满足这些需求的不同边缘计算软件。
关键考虑因素包括潜在产品的原始供应商成本、部署成本、软件集成到运营中所需的步骤、安全风险评估和员工知识培训。企业还应考虑持续的生命周期和维护成本。
例如，从长远来看，考虑到未来的人员和运营成本，定制配置的成本可能更高。而转变企业战略的成本可能会带来更大的财务利益。最终，边缘计算设置和软件的价值必须超过所有一次性成本和持续成本。
定义“边缘”的含义
在选择产品时，部分工作是是定义边缘对企业的意义。这有助于确定对边缘软件的延迟和覆盖范围的要求。例如，企业应查看蜂窝塔部署，在某些物联网用例中支持不到1毫秒延迟。
对于在全球范围内加速软件运行的用例，较旧的边缘计算软件可以承受不到100毫秒的延迟。而大多数企业应用程序可在200到300毫秒的延迟下运行，这对于同一个国家/地区的数据中心来说已经足够。
物联网部署要求边缘计算软件与运营技术紧密结合。在这种用例中，对于涉及设备运行状况和性能管理的应用程序，软件必须支持更低的延迟要求。
请确保评估边缘计算软件停机的成本。视频分析应用程序中断可能可以接受，但是自动驾驶汽车应用程序故障会带来更严重后果。
数据中心托管服务商TRG Datacenters公司首席技术官Chris Hinkle说：“考虑这些事情将决定你应该如何处理数据。”
还应测试边缘设置支持本地数据处理的能力。请寻求高效的复杂事件处理器，以清理、规范、上下文化和匹配原始流工业数据。
有些边缘计算产品使企业更容易缩小边缘设备上运行的AI模型，并降低带宽需求。较新的边缘软件还简化了云端的AI模型开发并自动化其部署。
利用边缘计算软件实现可视性和控制
另一个重要的考虑因素是资产可视性和控制，这一点非常重要，因为边缘设施分布在不同地理位置，并且要考虑整合一切到更大的数据中心策略的内在需求。
在这方面，关键考虑因素必须围绕远程管理、监视、支持和自治。边缘计算设置始终在远离IT的位置运行，而这些站点没有与数据中心相同的计算资源，也不能保证云连接。
当边缘软件必须支持旧版代码和设备时，可见性可能会很棘手。边缘部署通常是现有设备和应用程序的扩展，管理员应评估边缘设置是否需要新设备、云提供商中的交换机或代码重写。
匹配软件开发人员
请确保选择与企业所选择的开发工作流程相匹配的边缘计算软件，这将使企业可快速部署应用程序，而不需要开发人员学习新技术即可利用该软件的功能。
数字汽车市场Cars.com的工程高级主管Mike Hostetler说：“这意味着使用你的团队已经知道的软件语言。”
管理员还希望边缘计算软件与企业的持续集成和持续部署工具相匹配。
边缘云平台提供商Fastly的首席架构师Sean Leach说：“如果开发人员必须为数据中心部署一种方法，再为核心云部署一种方法，然后为边缘部署另一种方法，那么，企业将无法提高生产效率。”
