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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(jin)日,百(bai)度雲發(fa)布(bu)我國首(shou)個(ge)開(kai)源(yuan)邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)平台(tai)OpenEdge,這是百度雲繼今(jin)年5月31日發布國(guo)內(nei)首款智能邊緣產(chan)品BIE後,在(zai)邊緣計算領域的(de)又(you)一次(ci)重(zhong)大(da)發布。

 

其(qi)實,科(ke)技(ji)巨頭(tou)早(zao)已紛(fen)紛入(ru)局(ju)邊緣計算領(ling)域(yu),亞(ya)馬(ma)遜(xun)公司發布“AWS Greengrass”邊緣側(ce)軟(ruan)件(jian),微(wei)軟公(gong)司發布“Azure IoT Edge”等(deng)邊緣側產品,阿裏雲宣布投(tou)入邊緣計算技術領域並推出邊緣計算產品Link Edge。

 

 

so,你(ni)真(zhen)的了(le)解(jie)邊緣計算嗎(ma)?

 

 

邊緣計算的前世(shi)今生(sheng)

 

雲計算自(zi)2005年提(ti)出之(zhi)後,就開始(shi)逐步(bu)地改(gai)變亚洲国产美女精品久久电的生活、學(xue)習(xi)、工(gong)作(zuo)的方(fang)式(shi)。

 

雲(yun)計算使(shi)得(de)公司能(neng)夠在自己(ji)的物理(li)硬件之外(wai),通(tong)過(guo)遠程服務器網(wang)絡(俗(su)稱(cheng)“雲”)存(cun)儲(chu)和處理數(shu)據以及其他(ta)的計算任(ren)務。

 

 

舉(ju)個最熟(shu)悉(xi)的例子,亚洲国产美女精品久久电用雲服務功(gong)能來備(bei)份智能手機(ji)中的數據(ju),然(ran)後(hou)可以(yi)通過另一個聯(lian)網設(she)備,比(bi)如台式電(dian)腦,登(deng)陸(lu)賬(zhang)戶(hu)連(lian)接到雲,檢(jian)索(suo)智(zhi)能手(shou)機裏的數據。信息(xi)不再受(shou)到(dao)智能手機或(huo)台式機的內部硬(ying)盤(pan)容(rong)量(liang)的限製(zhi)。

 

 

簡(jian)單(dan)來(lai)說(shuo),雲計算是(shi)計算服(fu)務(wu)的集中化(hua),以最(zui)簡(jian)單的形式利用共(gong)享(xiang)數據中(zhong)心(xin)基礎設施和(he)規模經(jing)濟來降(jiang)低成(cheng)本(ben)。

 

 

近年來,雲計算的整(zheng)合和集(ji)中化性(xing)質被(bei)證明(ming)具(ju)有成本效(xiao)益和靈(ling)活(huo)性,但物聯網和移(yi)動計算的興(xing)起(qi)給(gei)網絡(luo)帶寬帶(dai)來了不(bu)小(xiao)的壓(ya)力(li)。

 

特(te)別是物(wu)聯網的快(kuai)速(su)發展讓亚洲国产美女精品久久电進(jin)入了後雲時(shi)代。在亚洲国产美女精品久久电的日常生活中會產生大量的數據,其應(ying)用可能會(hui)要求(qiu)極快的響應時間(jian),數據的私密(mi)性等。

 

(雲計算的範式)

 

(邊緣計算的範式)

 

如果(guo)把(ba)物聯網產生的數據傳(chuan)輸給雲計算中心,將(jiang)會加(jia)大網絡負載(zai),網路可(ke)能造(zao)成擁(yong)堵(du),並(bing)且(qie)會有一定的數據處(chu)理延(yan)時。

 

同(tong)時,不是所有(you)的智能設備都可以利用(yong)雲計算來運行。

 

因此,邊緣計算應運(yun)而生。

 

有了雲,為(wei)什(shen)麽還(hai)要達到邊緣?

 

在很(hen)多(duo)情況下(xia),邊緣計算和雲計算是共生關係。

 

有個形(xing)象的解釋(shi),把雲計算和邊緣計算比喻(yu)成章魚(yu)的各(ge)器(qi)官,似(shi)乎更容易理解。

 

 

作為自然界中智商(shang)最高(gao)的無(wu)脊椎(chui)動(dong)物,章魚擁有“概(gai)念思維(wei)”能力,與兩(liang)個強(qiang)大的記(ji)憶(yi)係統分(fen)不開。

 

一個是大腦記憶係統(tong),大腦(nao)具有5億個神(shen)經元,另一個是八個爪子上(shang)的吸盤。也(ye)就是說,章(zhang)魚的八(ba)條(tiao)腿(tui)可以思(si)考(kao)並解決問題(ti)。

 

 

雲計算就(jiu)好比章魚的大腦,邊緣計算就類似於八爪魚的那些(xie)小爪(zhao)子,一個爪子(zi)就是一個小型的機房,靠(kao)近具體(ti)的實(shi)物。邊緣計算更靠近設備端(duan),更(geng)靠近用戶。

 

 

隨著(zhu)物聯網、虛(xu)擬(ni)現(xian)實、增(zeng)強現實等技術的發展(zhan)與(yu)應用,未來將會出(chu)現數據大爆(bao)炸(zha)的狀況。完(wan)全(quan)依(yi)賴雲計算來進行數據傳輸和處理,將會造成巨大的網絡延遲(chi)。

 

 

搭配(pei)了分布式的邊緣計算之後,通過智能路(lu)由等設備和技術,在不同設備之間傳輸(shu)數據可以有效減少(shao)網絡流(liu)量,降低(di)數據中心的負荷(he)。

 

 

例(li)如(ru),一列(lie)火(huo)車(che)可能包(bao)含(han)可以立(li)即提供(gong)其發動機狀態(tai)信息的傳感(gan)器。在邊緣計算中,傳感器數據不需要傳輸到火車上或者(zhe)雲端的數據中心,來查(cha)看(kan)是否(fou)有什麽(mo)東西影(ying)響了發動機的運轉(zhuan)。

 

 

邊緣計算將數據在邊緣節點(dian)進行處理能夠(gou)有效減少數據的傳輸和處理,但通過雲計算的遠(yuan)程存儲仍(reng)然至(zhi)關(guan)重要。

 

而邊緣設備所涉及(ji)的另一項(xiang)技術也很重要(yao),它就是霧(wu)計算。

 

 

邊緣計算具體是指在網絡的“邊緣”處或附近進行(xing)的計算過程(cheng),而(er)霧計算則(ze)是指(zhi)邊緣設備和雲端之間的網絡連接。

 

 

換(huan)句話(hua)說,霧計算使得雲更接近於網絡的邊緣。

 

還是火車的例子,傳感器能夠收集數據,但(dan)不能立即(ji)就數據采(cai)取(qu)行動。假設火車工程師(shi)想要了解火車車輪(lun)和刹車如何運行,他可以使用曆(li)史累(lei)計的傳感器數據來預(yu)測(ce)零部(bu)件是否需要維修。

 

在這種(zhong)情(qing)況(kuang)中,數據處理使用邊緣計算,但並不需(xu)要即時進行。而使用霧計算,短(duan)期(qi)分析可以在給定(ding)的時間點實現,並不需要完全返(fan)回(hui)到中央雲。

 

 

邊緣計算有多厲(li)害(hai)?

 

知(zhi)道了什麽是邊緣計算,那它究(jiu)竟(jing)有哪(na)些優(you)勢?

 

數據處理和分析(xi)更快速

 

數據處理更接(jie)近數據來源,而不是在外部數據中心或雲端進行,因(yin)此(ci)可以減(jian)少遲延時間。數據在整合(he)、遷移等方麵可以減少20倍(bei)的時間。

 

例如在人臉(lian)識(shi)別(bie)領域,響應時間由900ms減少為169ms。

 

成本較(jiao)低:

 

把部分計算任務從(cong)雲端卸(xie)載到邊緣之後,整個係統對(dui)能源的消(xiao)耗(hao)減少了30%-40%。

 

企(qi)業在本地(di)設備的數據管(guan)理解決(jue)方案(an)上的花(hua)費比在雲和數據中心網絡上的花費(fei)要少。

 

網絡流量較少:

 

隨著物聯網設備數量的增加,數據生成繼續以創(chuang)紀(ji)錄(lu)的速度(du)增加。因此,網絡帶寬(kuan)變(bian)得更加有限,讓雲端不堪(kan)重負(fu),造成更大的數據瓶頸(jing)。

 

應用程序運行效率(lv)更快:

 

隨(sui)著滯後減少,應用程序(xu)能夠以更快的速度更高效地運行。

 

安(an)全性更高:

 

由於(yu)邊緣設備能夠在收集和本地處理數據,數據不必(bi)傳輸到雲端。因此,敏(min)感信息不需要經由網絡,這樣要是雲遭(zao)到網絡攻(gong)擊,影響(xiang)也不會那(na)麽嚴(yan)重。

 

此外,邊緣計算還能夠讓(rang)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(xin)協議(yi)轉換成現代(dai)聯網設備能夠理解的語(yu)言(yan)。這(zhe)意味著傳統工業(ye)設備可以無縫(feng)且高效地連接到現代的物聯網平(ping)台。

 

邊緣計算發展現狀(zhuang)如何?

 

邊緣計算市(shi)場(chang)仍然處於初(chu)期發展階段(duan)。包括(kuo)亞馬遜、微軟和穀(gu)歌在內的一些科技巨頭都在探索“邊緣計算”技術,這可能會引(yin)發下一場大規(gui)模(mo)的計算競賽(sai)。

 

 

2017年(nian),亞馬遜攜(xie)AWS Greengrass率先(xian)進軍(jun)邊緣計算領域。該(gai)服務將AWS擴展到設備上,這樣(yang)它們就可以“在本地處理它(ta)們(men)所(suo)生成的數據,同時仍然可以使用雲來進行管理、數據分析和持久的存儲”。

 

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和軟件堆棧(zhan)Cloud IoT Edge,旨(zhi)在幫(bang)助(zhu)改善(shan)邊緣聯網設備的開發。

 

 

微軟在這一領域也有一些大動作。該公司(si)計劃在未(wei)來4年在物聯網領域投入50億(yi)美元(yuan),其中包括邊緣計算項目。微軟發布了它的Azure IoT Edge解決方案,該方案“將雲分析擴展到邊緣設備”,支(zhi)持(chi)離線(xian)使用。

 

 

阿裏(li)雲在年初宣(xuan)布2018年將戰(zhan)略投入邊緣計算技術領域,並推(tui)出首個IoT邊緣計算產品Link Edge,將阿(a)裏雲在雲計算、大數據、人工智能的優勢(shi)拓寬到更靠近端的邊緣計算上,打(da)造雲、邊、端一體化的協(xie)同計算體係。

 

(華(hua)為IoT雲服務2.0)

 

計劃(hua)涉足邊緣計算領域的並不隻有這些巨(ju)頭。隨著聯網設備越(yue)來越多地湧現,許(xu)多玩(wan)家都正(zheng)在開發軟件和技術(shu)來幫助邊緣計算實現騰(teng)飛。惠普(pu)、華為、Scale Computing、英偉(wei)達(da)、富士(shi)通和諾(nuo)基(ji)亞、英(ying)特爾、IBM、思科等等都(dou)已(yi)在布局。

 

雖然亞馬遜雲服務AWS在公共雲領域仍然占(zhan)據主(zhu)導(dao)地位(wei),但誰將成為這個新興的邊緣計算領域的領導者仍有待(dai)觀察(cha)。

 

邊緣計算麵(mian)臨(lin)哪些挑戰?

 

編(bian)程可行性

 

在雲計算平台編程是非(fei)常(chang)便(bian)捷的,因為雲有特定的編譯平台,大部分程序都可以在雲上跑(pao)。但是邊緣計算下的編程就會麵臨一個問題,平台異構問(wen)題,每(mei)一個網絡的邊緣都是不一樣的,有可能是ios係統,也有可能是安卓(zhuo)或者linux等等,不同平台下的編程又是不同的。

 

 

技術碎(sui)片(pian)化

 

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

 

 

數據抽象(xiang)

 

在物聯網環(huan)境中會有大量的數據生成,並且由(you)於物聯網網絡的異(yi)構環境,生成的數據各種格(ge)式,把各種各樣的數據格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物隻是周期性的收(shou)集數據,定期把收集到的數據發送(song)給網關,而網關中的存儲是有限(xian)的,他隻(zhi)能存儲最新的數據,因此邊緣結(jie)點的數據會被經常刷(shua)新。

 

 

 

讀(du)到這裏,對於邊緣計算,你是否有了新的認(ren)識?你對邊緣計算有何(he)見解,抑(yi)或還想(xiang)了解關於物聯網的其它技術,留(liu)言給亚洲国产美女精品久久电一起來探(tan)討(tao)!

 

 

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