澳磐尼斯人0207110:正在阅读:科普一分钟 | 深挖边缘计算如何引发新一轮风暴科普一分钟 | 深挖边缘计算如何引发新一轮风暴

2018-10-14 00:15 出处:PConline原创 作者:Wesley 责任编辑:zhangxiaomeng
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  【PConline 技术】云计算发展到现在这个阶段,对于数据的处理和分析层面已经逐渐向更加 “边缘”的位置靠近,也就是我们现在经常说到的边缘计算。从降低整体运维成本这个角度来看的话,边缘计算的确具备了非常大的优势。

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  其实不光是在降低成本方面,边缘计算对于缩短传输距离从而提高应用和服务的性能等方面也优势明显,同时对于可靠性来说,在云计算当道的今天,边缘计算的确带给用户,尤其是存储了海量数据的企业用户很大的安全感。本文我们就一起来聊一聊边缘计算是如何带动新一轮的“计算风暴”的。

  边缘计算是什么

  和云计算依靠数据中心和通信宽带网络对数据进行处理和分析的方式不同,边缘计算对于数据的处理和分析往往保持在最初收集数据的网络边缘,并且把计算能力提供给网络的边缘端,从而提高应用程序和服务的整体性能。

  说到边缘计算,就不能不提到雾计算,作为从边缘设备一端开始的框架和模式,雾计算和边缘计算对设备要求了必要的计算硬件、运行系统、应用软件和连接参与分布式计算,从边缘扩展到“近边缘”功能,例如从本地的数据中心和其他计算资产、企业或者运营商无线接入网络内的多接入边缘功能,通过上述这些“雾计算”以及边缘计算的方式,用户就可以非常简便并且成本低廉的对所有数据资源进行分析。

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  在边缘计算当中,存储系统也是位于边缘,这样一来就可以尽可能地接近正在处理的数据组建、设备和应用程序,这样做的目的是为了消除处理数据带来的延迟,因为数据不必从网络边缘发送到中央处理系统当中,直接在边缘位置就可以进行运算和分析。

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  边缘计算当中“雾计算”的概念是由思科在2014年首先提出来的。

  边缘计算拥有怎样的市场预估

  从数据当中就可以看出边缘计算不只是现在,长远看也拥有着强有力的市场发展前景。从企业级领域专业的市场研究机构MarketsandMarkets的报告数据显示,到2022年边缘计算的市场价值不会低于68亿美元,其年复合增长率将会高达35.4%,高速增长背后的主要推动力主要来自于两方面的原因,一个来源是物联网,另外一个则是5G技术的推动。

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  在垂直的细分行业市场当中,电信和IT两大行业在2022年的边缘计算发展预估当中将会迎来一个高速增长的阶段,在我看来,究其原因主要是因为当前的企业用户都在面对这高复杂的网络负载以及带宽需求,用户对于无线接入网络的优化以及扩展方面的需求量在不断的增加,这就使得边缘计算在数据处理层面提供更多的帮助和便利。

  根据预测,从国家和地区市场来看,伴随着物联网技术在美国和加拿大市场的快速发展,北美市场将会引领边缘计算的强势发展,由于边缘计算解决方案能够很好的降低企业实际运营成本,中小企业在预测期内的年复合增长率将会稳居第一,达到46.5%。

  边缘计算:从“边缘”到“企业”

  当前已经有超过70%的企业用户实现了边缘计算的整体战略,或者正在实施,在整体的企业边缘计算战略当中,数据安全性仍然是企业用户首要关心的问题,用户的主要顾虑是在一些未经证实的技术领域以及一些互操作和不明确的投资回报率方面的担忧。

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  雾计算主要驱动因素是延迟和带宽问题,这点对于给制造业、智慧城市、智能交通等领域的应用将会带来不小的改变和提升,另外,雾计算还对能源、智能家居、保健等行业领域的企业用户带来大的变革。

  当前,亚马逊通过借助其AWS Greengrass平台和服务,使得企业的开发人员可以直接把本地的执行代码进行连接,以便更多的设备可以更加快速的响应时间并近乎实时的完成一系列的具体操作。AWS Greengrass还包括AWS物联网消息传递和同步功能,使设备可以在不连接回云的情况下向其他设备发送消息。

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  AWS Greengrass允许客户灵活地让设备在有意义的时候依赖云,在有意义的时候自己执行任务,并在有意义的时候相互交谈,所有这些都在一个无缝的环境中完成。

  微软在边缘计算领域同样也不甘落后,在2017年6月份举行的Microsoft BUILD 2017开发者大会上,微软重磅推出了自己结合公有云平台Azure的边缘计算类型服务,Azure IoT Edge。这一平台及服务能够帮助用户将云端的工作负载通过集装箱的模式整合到工业网关平台上去,并在用户本地端进行同步,从而大大提升用户端的工作效率。

  Azure IoT Edge包含三个组件:IoT Edge模块、IoT Edge运行时环境、物联网中心。通过将不同类型的服务进行分类和部署,使得整个物联网在一个协作的环境当中更加有序地进行。

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  谷歌在边缘计算领域当中主要集中在智能硬件设备连接的创新上,通过像Edge TPU和Cloud IoT Edge这样的专用小型ASIC芯片的部署和应用,使得谷歌在机器学习模型的构建方面具有强大的市场竞争力。

  此外,值得一提的是,Cloud IoT Edge当中用于存储、转换、处理边缘数据的组建在运行过程当中都是自动化、智能化运行的,这样一来,用户就可以更加方便快捷并且安全地把边缘的数据连接到云端上,通过谷歌预先训练的机器学习模型对数据进行基于人工智能算法的分析。

  编辑的话

  在我看来,不管是从市场分析机构的数据显示还是科技企业的业务部署,边缘计算已经正在成为继云计算技术之后的一项“风暴式”技术革新,对于改变企业数据分析及模型建立的固有模式,边缘计算具有不可否认的创新性。

  尤其是伴随着5G通信、芯片行业快速发展的市场趋势,边缘计算未来帮助实现万物互联的角色已经不可阻挡,在我看来,计算的方式和模式有很多种,未来诞生在企业内部的数据量和数据种类也将会以一种更加快速的方式递增,边缘计算对于未来海量数据的运算、处理等方面将会带来不一样的局面。申博直营现金网

 

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