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边缘计算,在网络边缘侧疯狂试探

哈喽,大家好,今天咱们讨论的主角是边缘计算。

边缘计算(Edge computing ),指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

注释太长看不懂?

没关系,只要抓住关键词就好:靠近网络边缘侧,就近提供服务。这样也就容易理解边缘计算的来由了。

云计算风头正盛时,有观点认为,终端只需一个显示屏即可,将数据传输至云中心,由云来完成运算过程,再回传至用户终端。而这个观点犹如泡沫,经不起现实推敲,过度依赖云中心,效率适得其反,尤其是对时延要求严格的场景,物联网部署变得毫无意义。

举个最通俗的栗子:就安全监控来说,摄像头将获取到的视频信息上传至云中心处理,面对大量可能无效的数据,不仅需要高速带宽,同样会增加云中心的运转负担。为了降低处理成本、缩短处理时间、提高处理效率,研究人员开始在摄像头上下功夫,给摄像头加入识别能力、存储能力、视频处理能力,参考比对模型,将采集到的信息筛选过后再传输到云中心。

这样具备智能处理能力的终端,成为了边缘计算产品。

据估计,到2020年,物联网智能安装设备将超过200亿台。大量设备安装后连接到物联网,需要处理的数据量在不断增加,仅依赖云计算无法实时提供相应,需要与边缘计算双轮驱动。

如果说云计算是计算机智能系统的大脑,那边缘计算就是这个系统的眼耳口鼻及四肢。核心服务器让智能系统具备人工智能,但这个系统却是聋子瞎子的话,那作用也不会太大。

有人把计算机系统比作是一个军队,云计算是统领部队的司令,边缘计算是部队中低层的军官。如果凡是都要请示司令,频繁的互动不仅成本高,而且会对司令有损耗;而此时若发挥中低层军官的主观能动性,自主判断行动决策,再将筛选过后的信息呈给司令部,这样大大缓解了通讯压力。另外,司令部(云计算)一旦出现网络问题后出现全盘歇菜的局面,而加设了中低层军官(边缘计算)后,即使与司令部暂时失去联系,也可以自主作出部分决策。

更何况,边缘计算还会多种“姿势”——边缘计算的技术类型:个人边缘(personal edge)、业务边缘(business edge)、云边缘(cloud edge)。

个人边缘(Personal Edge)

围绕个人边缘计算的产品,一般情况下是移动的,比如智能手机、智能音箱、穿戴手边、医疗传感器等,在使用时,续航能力、网络切换及离线条件等特性都需要考虑在内。

个人计算的应用场景主要在家庭中。

业务边缘(Business Edge)

在业务边缘处连接的机器和人在此处汇聚并处理,此类设备用于支撑区域范围內的信息集中、交互、处理。

业务边缘的应用场景主要是在办公室或者其他开放场所。业务边缘也是最受关注的边缘计算类型。

云边缘(Cloud Edge)

云边缘在不同云平台侧提供数据解析、数据交互、数据协同,语音处理、人脸识别、医疗人工智能等垂直云平台的兴起,提高了物联网的智能化。

解锁了各种“姿势”的边缘计算,接近数据生成的设备端,也就造就了它的一系列“先天优势”。

成本低

在设备端,需要处理的数据都较“小”,所以边缘计算在数据计算或是存储上都具备成本优势。

数据处理更实时、迅速

在减少中间传输过程的前提下,数据处理的速度更快。

网络带宽需求更低

边缘计算将数据筛选过后传输至云端服务器,数据经“瘦身”后不会占据太多网络带宽。

数据隐私保护操作性强

数据收集与处理在设备端完成,就避免了敏感信息在网络传输过程中发生泄漏。2018年5月,欧盟通过了史上最严格的数据保护法律。

提高效率

当数据处理更快、网络传输压力更小、成本也更低的时候,应用程序的效率也会大大提升。

边缘计算适用于那些领域呢?

物联网

边缘计算用于物联网致力于传感器数据分析和聚合。

无人驾驶汽车

通过传感器在离车辆更近的地方处理数据,尽可能减少系统在驾驶过程中的响应时间。

医疗保健

人们佩戴监测健康状况的可穿戴设备,在连接云或离线状态下仍旧为医生提供数据参考;快速处理数据的能力也将为医疗管理带来极大好处。

边缘计算还在AR/VR、制造业、农业、能源、电网等其他领域有所应用,让设备终端更智能成为它的“落脚点”。

在网络边缘侧的疯狂试探,让边缘计算闯出了一片天地,不服来战?!

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责任编辑:文仁露