欧博亚洲:一文看懂:"边沿计较"毕竟是什么?为何潜力无穷?

新2备用网址/2020-07-13/ 分类:科技/阅读:

(原问题:What Is Edge Computing?)


网易科技讯 8月15日动静,着名创投调研机构CB Insights撰文详述了边沿计较的成长和应用远景。文章称,云计较已经不敷以即时处理赏罚和说明由物联网装备、联网汽车和其他数字平台天生或即将天生的数据,这个时辰边沿计较可以或许派上用场。该技能拥有着应用于诸多行业规模和施展重大浸染的潜力。

以下是文章首要内容:

偶然更快的数据处理赏罚是一种奢侈——偶然它存亡攸关。

譬喻,主动驾驶汽痴上是一台装有轮子的高机能计较机,它通过大量的传感器来网络数据。为了使得这些车辆可以或许平安靠得住地运行,它们必要当即对四周的环境做出回响。处理赏罚速率的任何耽误都有也许是致命的。固然联网装备的数据处理赏罚此刻首要是在云端举办的,但在中心处事器之间往返传送数据也许必要几秒钟的时刻。这一时刻跨度太长了。

边沿计较则让主动驾驶汽车更快速地处理赏罚数据成为也许。这种技能使得联网装备可以或许处理赏罚在“边沿”形成的数据,这里的“边沿”是指位于装备内部可能与装备自己要近得多的处所。

据预计,到2020年,每人天天均匀将发生1.5GB的数据量。跟着越来越多的装备毗连到互联网并天生数据,云计较也许无法完全处理赏罚这些数据——尤其是在某些必要很是快速地处理赏罚数据的行使场景傍边。

边沿计较是云计较以外的另一种可选办理方案,将来它的应用范畴很有也许将远不止是无人驾驶汽车。

包罗亚马逊、微软和谷歌在内的一些科技巨头都在试探“边沿计较”技能,这也许会激发下一场大局限的计较比赛。固然亚马逊云处事Amazon Web Services(AWS)在民众云规模如故占有主导职位,但谁将成为这个新兴的边沿计较规模的率领者仍有待调查。

在本文中,我们将深入切磋什么是边沿计较,与该技能相干的上风,以及它在各行各业中的应用。

一个布满变革的计较规模

在相识边沿计较之前,我们必需先来看看它的前身——云计较——是如作甚遍布环球的物联网(IoT)装备铺平阶梯的。

云计较 赋能 互联天下

从可穿着装备到联网厨房电器,联网装备可以说无处不在。据预计,到2019年,环球物联网市场局限将高出1.7万亿美元,较2013年的4860亿美元增添逾两倍。

因此,云计较——很多智能装备毗连到互联网来运作的进程——已经成为一种越来越主流的趋势。

云计较使得公司可以或许在本身的物理硬件之外,通过长途处事器收集(俗称“云”)存储和处理赏罚数据(以及其他的计较使命)。

譬喻,你可以选择行使苹果的iCloud云处事来备份你的智妙手机,然后你可以通过另一个联网装备(好比你的台式电脑)检索智妙手机里的数据,要领是登录你的账户毗连到云。你的信息不再受到智妙手机或台式机的内部硬盘容量的限定。

这只是浩瀚云计较用例之一。另一个例子是通过Web端或移动赏识器来会见各类完备的应用措施。因为云计较越来越受接待,它吸引了亚马逊谷歌、微软和IBM等大型科技公司入局。据私有云打点公司RightScale于2018年举办的一项观测表现,在首要的民众云提供商傍边,亚马逊AWS和微软Azure排列第一和第二。

图示:越来越多的企业在民众云上运行应用措施

可是齐集式云计较并不得当全部的应用措施和用例。边沿计较则可以或许在传统云基本办法也许难以办理的规模提供办理方案。

向边沿计较的变化

在我们处处充斥着数据的将来,将稀有十亿部装备毗连到互联网,因此更快更靠得住的数据处理赏罚将变得至关紧张。

连年来,云计较的整合和齐集化性子被证实具有本钱效益和机动性,但物联网和移动计较的鼓起给收集带宽带来了不小的压力。

终极,并不是全部的智能装备都必要操作云计较来运行。在某些情形下,这种数据的来回传输可以或许——也应该——中止。

由此,边沿计较应运而生。

按照CB Insights的市场局限量化器材,到2022年,环球边沿计较市场局限估量将到达67.2亿美元。固然这是一个新兴规模,但在云计较包围的一些规模,边沿计较的运行遵从也许要更高。

边沿计较使得数据可以或许在近来端(如电念头、泵、发电机或其他的传感器)举办处理赏罚,镌汰在云端之间往返传输数据的必要。

市场研究公司IDC称,边沿计较被描写为“微型数据中间的网状收集,在当地处理赏罚或存储要害数据,并将全部吸取到的数据推送到中心数据中间或云存储库,其包围范畴不到100平方英尺”。

譬喻,一列火车也许包括可以当即提供其动员机状况信息的传感器。在边沿计较中,传感器数据不必要传输到火车上可能云端的数据中间,来查看是否有什么对象影响了动员机的运转。

当地化数据处理赏罚和存储对计较收集的压力更小。当发送到云的数据变少时,产生耽误的也许性——云端与物联网装备之间的交互导致的数据处理赏罚耽误——就会低落。

这也让基于边沿计较技能的硬件包袱了更多的使命,它们包括用于网络数据的传感器和用于处理赏罚联网装备中的数据的CPU或GPU。

跟着边沿计较的鼓起,领略边沿装备所涉及的另一项技能也很紧张,它就是雾计较。

边沿计较详细是指在收集的“边沿”处或四面举办的计较进程,而雾计较则是指边沿装备和云端之间的收集毗连。

换句话说,雾计较使得云更靠近于收集的边沿;因此,按照OpenFog的说法,“雾计较老是行使边沿计较,而不是边沿计较老是行使雾计较。”

说回我们的火车场景:传感器可以或许网络数据,但不可当即就数据采纳举措。譬喻,假如一名火车工程师想要相识火车车轮和刹车是怎样运行的,他可以行使汗青累计的传感器数据来猜测零部件是否必要维修。

在这种情形中,数据处理赏罚行使边沿计较,但它并不老是即时举办的(与确定引擎状况差异)。而行使雾计较,短期说明可以在给定的时刻点实现,而不必要完全返回到中心云。

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