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有了雲,為什麽還要邊緣計算

2018-12-20 18:37   全球物聯網觀察出品

為了邊緣計算,亞馬遜、穀歌、微軟已正麵交鋒!

 

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近日,百(bai)度(du)雲發布我(wo)國(guo)首個(ge)開源邊(bian)緣計算(suan)平(ping)台(tai)OpenEdge,這(zhe)是百(bai)度雲繼今(jin)年5月(yue)31日發(fa)布(bu)國內(nei)首(shou)款(kuan)智(zhi)能(neng)邊緣(yuan)產品BIE後(hou),在(zai)邊緣計(ji)算領域(yu)的(de)又一次重大(da)發布。

 

其(qi)實,科(ke)技巨(ju)頭(tou)早已紛(fen)紛入局(ju)邊緣計算領域,亞馬遜(xun)公(gong)司(si)發布“AWS Greengrass”邊緣側軟(ruan)件,微(wei)軟公司發布“Azure IoT Edge”等邊緣側(ce)產(chan)品,阿裏(li)雲宣(xuan)布投入邊緣計算技(ji)術(shu)領域並(bing)推(tui)出邊緣計算產品Link Edge。

 

 

so,你(ni)真(zhen)的了解邊緣計算嗎(ma)?

 

 

邊緣計算的前世(shi)今生

 

雲(yun)計算自(zi)2005年(nian)提出(chu)之(zhi)後,就開始(shi)逐(zhu)步地改變(bian)亚洲国产美女精品久久电的生(sheng)活、學習(xi)、工(gong)作的方式。

 

雲計算使(shi)得公司能夠在自己的物(wu)理(li)硬(ying)件之外,通過(guo)遠(yuan)程服(fu)務器網絡(luo)(俗(su)稱(cheng)“雲”)存儲和(he)處(chu)理數據以(yi)及其他的計算任務。

 

 

舉(ju)個最熟(shu)悉的例子(zi),亚洲国产美女精品久久电用(yong)雲服務功(gong)能來(lai)備份(fen)智能手(shou)機(ji)中的數(shu)據(ju),然後可以通(tong)過另一個聯(lian)網(wang)設備(bei),比如(ru)台式(shi)電腦(nao),登(deng)陸(lu)賬(zhang)戶(hu)連接到(dao)雲,檢(jian)索(suo)智能手機裏的數據。信息(xi)不再受到智能手機或台式機的內部(bu)硬盤(pan)容(rong)量的限製。

 

 

簡(jian)單(dan)來說(shuo),雲計算是(shi)計算服務(wu)的集中(zhong)化,以最簡單的形式利(li)用共享數據中心(xin)基(ji)礎(chu)設(she)施和規模(mo)經濟(ji)來降低(di)成(cheng)本。

 

 

近(jin)年來,雲計算的整(zheng)合(he)和集(ji)中化(hua)性質(zhi)被證(zheng)明(ming)具有成本(ben)效益和靈(ling)活(huo)性(xing),但物聯網和移動計算的興起給網絡帶寬(kuan)帶來了不(bu)小(xiao)的壓(ya)力(li)。

 

特(te)別(bie)是物聯網的快(kuai)速發展讓(rang)亚洲国产美女精品久久电進入(ru)了後雲時代。在亚洲国产美女精品久久电的日常(chang)生活中會產生大量的數據,其應(ying)用可能會(hui)要(yao)求(qiu)極快的響應時(shi)間(jian),數據的私密性等(deng)。

 

(雲計算的範(fan)式)

 

(邊緣計算的範式)

 

如果(guo)把物聯網產生的數據傳(chuan)輸給(gei)雲計算中心,將(jiang)會加(jia)大網絡負(fu)載,網路可(ke)能造(zao)成擁(yong)堵(du),並且會有一定(ding)的數據處理延時。

 

同時,不是所有(you)的智能設備都可以利用雲計算來運(yun)行。

 

因此(ci),邊緣計算應運而生。

 

有了(le)雲,為什麽還(hai)要達(da)到邊緣?

 

在很多情(qing)況下(xia),邊緣計算和雲計算是共(gong)生關係(xi)。

 

有個形象(xiang)的解釋(shi),把(ba)雲計算和邊緣計算比(bi)喻(yu)成章魚的各器(qi)官,似(shi)乎更容易(yi)理解。

 

 

作為自然界中智商(shang)最(zui)高的無(wu)脊椎動物,章魚(yu)擁有“概(gai)念(nian)思(si)維(wei)”能力,與兩(liang)個強大的記憶(yi)係統(tong)分(fen)不開(kai)。

 

一個是大腦記(ji)憶係統,大腦具有5億(yi)個神(shen)經元(yuan),另一個是八(ba)個爪(zhao)子上的吸(xi)盤。也(ye)就(jiu)是說,章(zhang)魚的八條腿(tui)可以思考並解決問(wen)題。

 

 

雲計算就好(hao)比章魚的大腦,邊緣計算就類(lei)似於八爪魚的那些小爪子,一個爪子就是一個小型的機房,靠(kao)近具體的實(shi)物。邊緣計算更靠近設備端,更(geng)靠近用戶。

 

 

隨(sui)著物聯網、虛擬(ni)現實、增(zeng)強(qiang)現實等技術的發展與(yu)應用,未來將會出現(xian)數據大爆炸(zha)的狀(zhuang)況(kuang)。完(wan)全依(yi)賴(lai)雲計算來進行(xing)數據傳輸(shu)和處理,將會造成巨大的網絡延(yan)遲。

 

 

搭(da)配(pei)了分布式的邊緣計算之後,通過智能路(lu)由(you)等設備和技術,在不同(tong)設備之間傳輸數據可以有效減少(shao)網絡流(liu)量,降(jiang)低數據中心的負荷(he)。

 

 

例(li)如,一列(lie)火(huo)車可能包含可以立(li)即提供(gong)其發動機狀態信(xin)息的傳感器。在邊緣計算中,傳感(gan)器數據不需(xu)要傳輸到火車(che)上或(huo)者(zhe)雲端的數據中心,來查看是否有什麽東(dong)西(xi)影響(xiang)了發動(dong)機的運轉。

 

 

邊緣計算將數據在邊緣節(jie)點進行處理能夠有效(xiao)減(jian)少數據的傳輸和處理,但(dan)通過雲計算的遠程(cheng)存儲仍然至關(guan)重(zhong)要。

 

而(er)邊緣設備所(suo)涉及(ji)的另一項技術也很(hen)重要,它就是霧(wu)計算。

 

 

邊緣計算具(ju)體是指在網絡的“邊緣”處或附(fu)近進行的計算過程,而霧計算則(ze)是指(zhi)邊緣設備和雲端之間的網絡連(lian)接。

 

 

換(huan)句話說,霧計算使得雲更接近於(yu)網絡的邊緣。

 

還是火車的例子,傳感器能夠收集數據,但不能立即(ji)就數據采(cai)取(qu)行動。假(jia)設火車工程師(shi)想要了解火車車輪(lun)和刹車如何運行,他(ta)可以使用曆(li)史(shi)累(lei)計的傳感器數據來預測(ce)零(ling)部件是否(fou)需要維修(xiu)。

 

在這種(zhong)情況中,數據處理使用邊緣計算,但並不需要即時進行。而使用霧計算,短(duan)期(qi)分析可以在給定的時間點實現,並不需要完全(quan)返(fan)回(hui)到中央(yang)雲。

 

 

邊緣計算有多(duo)厲(li)害(hai)?

 

知道了什(shen)麽(mo)是邊緣計算,那它(ta)究(jiu)竟(jing)有哪(na)些(xie)優勢(shi)?

 

數據處理和分析(xi)更快速(su)

 

數據處理更接近數據來源(yuan),而不是在外(wai)部數據中心或雲端進(jin)行,因此可以減少遲(chi)延時間。數據在整合、遷(qian)移(yi)等方(fang)麵(mian)可以減少20倍的時間。

 

例如在人臉(lian)識別領域,響應時間由900ms減少為(wei)169ms。

 

成本較(jiao)低:

 

把部分計算任(ren)務從(cong)雲端(duan)卸(xie)載(zai)到邊緣之後,整個係統對能源的消(xiao)耗減少了30%-40%。

 

企(qi)業(ye)在本地設備的數據管(guan)理解(jie)決(jue)方案(an)上的花費比在雲和數據中心網絡上的花(hua)費要少。

 

網絡流量較少:

 

隨著物聯網設備數量(liang)的增加,數據生成繼續(xu)以創(chuang)紀錄(lu)的速度增加。因(yin)此,網絡帶(dai)寬變得(de)更加有限(xian),讓雲端不堪重負,造成更大的數據瓶(ping)頸。

 

應用程序(xu)運行效率更快:

 

隨著滯(zhi)後減少,應用程序能夠以更快的速度更高效地運行。

 

安全性更高(gao):

 

由於邊緣設備能夠(gou)在收(shou)集和本地處理數據,數據不必(bi)傳輸到雲端。因此,敏感信息不需要經由網絡,這樣要是雲遭到網絡攻(gong)擊,影(ying)響也不會那(na)麽嚴(yan)重。

 

此外,邊緣計算還能夠讓新(xin)興聯網設備和舊(jiu)式設備之間實現互通。它將舊式係統使用的通信協(xie)議(yi)轉換成現代聯網設備能夠理解的語(yu)言。這意味著傳統工業設備可以無縫(feng)且(qie)高效地(di)連接(jie)到現代(dai)的物聯網平台。

 

邊緣計算發展(zhan)現狀如何(he)?

 

邊緣計算市(shi)場(chang)仍(reng)然(ran)處於初(chu)期發展階(jie)段(duan)。包括亞(ya)馬遜、微軟和穀(gu)歌在內的一些科技巨頭都在探(tan)索“邊緣計算”技術,這可能會引(yin)發下一場大規(gui)模的計算競(jing)賽。

 

 

2017年,亞馬(ma)遜攜AWS Greengrass率(lv)先進軍邊緣計算領域。該服務將AWS擴(kuo)展到設備上,這樣(yang)它們就可以“在本地處理它們所生成的數據,同時仍然可以使用雲來進行管理、數據分析和持(chi)久的存(cun)儲(chu)”。

 

Edge TPU

 

穀歌(ge)也不甘示(shi)弱,它在此前發布了兩款新產品硬件芯(xin)片Edge TPU和軟件(jian)堆(dui)棧(zhan)Cloud IoT Edge,旨(zhi)在幫(bang)助(zhu)改(gai)善(shan)邊緣聯網設備的開發。

 

 

微軟在這一領(ling)域也有一些大動作(zuo)。該公司計劃(hua)在未(wei)來4年在物聯網領域投(tou)入50億美元,其中包(bao)括(kuo)邊緣計算項(xiang)目(mu)。微軟發布了它的Azure IoT Edge解決方案,該(gai)方案“將雲分析擴展到邊緣設備”,支(zhi)持離(li)線使用。

 

 

阿(a)裏雲在年初宣布2018年將戰略(lve)投入邊緣計算技術領域,並推出首個IoT邊緣計算產品Link Edge,將阿裏雲在雲計算、大數據、人(ren)工智能的優(you)勢拓(tuo)寬到更靠近端的邊緣計算上,打(da)造雲、邊、端一體化的協同計算體(ti)係。

 

(華(hua)為IoT雲服務2.0)

 

計劃涉足(zu)邊緣計算領域的並不隻(zhi)有這些巨頭。隨著(zhu)聯網設備越(yue)來越多地湧現,許(xu)多玩家都(dou)正(zheng)在開發軟件和技術來幫助邊緣計算實現騰飛。惠普(pu)、華為、Scale Computing、英(ying)偉(wei)達、富(fu)士(shi)通和諾(nuo)基亞、英特爾(er)、IBM、思科等等都已(yi)在布局。

 

雖(sui)然亞馬遜雲服務AWS在公共雲領域仍然占(zhan)據主導地位(wei),但誰(shui)將成為這個新興(xing)的邊緣計算領域的領導(dao)者仍有待(dai)觀(guan)察(cha)。

 

邊緣計算麵臨(lin)哪些挑戰?

 

編(bian)程可行性

 

在雲計算平台編程是非常便(bian)捷(jie)的,因為雲有特定的編譯(yi)平台,大部分程序都可以在雲上(shang)跑。但是邊緣計算下的編程就會麵臨一個問題(ti),平台異(yi)構(gou)問題,每(mei)一個網絡的邊緣都是不一樣的,有可能是ios係統,也有可能是安(an)卓或者linux等等,不同平台下的編程又(you)是不同的。

 

 

技術碎片(pian)化

 

邊緣側技術體係的每個領域都有大量的技術選(xuan)擇(ze),目前(qian)業界(jie)有超(chao)過6種以上的工業實時以太(tai)技術,超過40種工業總(zong)線(xian),還有多種公私(si)有雲平台。技術碎(sui)片化給係統間的互聯互(hu)通、數據價(jia)值的挖(wa)掘(jue)帶來的巨大的挑(tiao)戰(zhan)和成本。

 

 

數據抽(chou)象

 

在物聯網環(huan)境(jing)中會有大量的數據生成,並且由於物聯網網絡的異構環境,生成的數據各種格式,把各(ge)種各樣的數據格(ge)式化對邊緣計算來說是一個挑戰。同時,網絡邊緣的大部分事(shi)物隻是周期性的收集數據,定期把收集到的數據發送給網關,而網關中的存儲是有限的,他隻能存儲最新的數據,因此邊緣結(jie)點(dian)的數據會被(bei)經(jing)常刷新。

 

 

 

讀(du)到這裏,對於邊緣計算,你是否有了新的認(ren)識?你對(dui)邊緣計算有何見(jian)解,抑(yi)或還想(xiang)了解關於物聯網的其它技術,留(liu)言(yan)給亚洲国产美女精品久久电一起(qi)來探討(tao)!

 

 

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