邊緣計(jì)算通俗解釋，邊緣計(jì)算介紹
邊緣計(jì)算是指在網(wǎng)絡(luò)的近端或近端數(shù)據(jù)源，將網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲、應(yīng)用等核心能力融合起來，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足產(chǎn)業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。下面就讓小編為大家介紹邊緣計(jì)算通俗解釋，邊緣計(jì)算介紹。
邊緣計(jì)算介紹
邊緣計(jì)算通俗解釋，邊緣計(jì)算介紹
1.資料簡介
邊界計(jì)算是在網(wǎng)絡(luò)邊緣附近或數(shù)據(jù)源，將網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲、應(yīng)用等核心能力融合起來的開放平臺。邊緣化和云計(jì)算相互配合，共同推動(dòng)了各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。該系統(tǒng)近在咫尺地提供智能互連服務(wù)，滿足了業(yè)界在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中對實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)智能、數(shù)據(jù)聚合和互操作、安全性和隱私保護(hù)等關(guān)鍵需求。
據(jù)國際電信聯(lián)盟電信標(biāo)準(zhǔn)分局ITU-T的研究，到2020年，每個(gè)人每秒將產(chǎn)生1.7MB的數(shù)據(jù)，IoT可穿戴設(shè)備的出貨量將達(dá)到2.37億。IDC也發(fā)布了相關(guān)預(yù)測，到2018年，50%的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)將受到網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制，40%需要在邊緣端進(jìn)行分析、處理和存儲，到2025年，這個(gè)數(shù)字將超過50%。
2.價(jià)值
在美國，有3000多萬臺監(jiān)控?cái)z像機(jī)，每周產(chǎn)生超過40億小時(shí)的海量視頻數(shù)據(jù)。IIoT領(lǐng)域有大量的終端設(shè)備，如果將這些設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)匯集起來，將成為一個(gè)天文數(shù)字。
大數(shù)據(jù)量的分析和存儲給網(wǎng)絡(luò)帶寬帶來了巨大的挑戰(zhàn)，邊緣計(jì)算的誕生，正是為了解決這個(gè)問題。
1)分布式低延遲計(jì)算
云通常并非最佳策略，計(jì)算需要在接近數(shù)據(jù)源的地方執(zhí)行。這一優(yōu)勢可以擴(kuò)展到任何基于Web的應(yīng)用程序：包括Foursqure和GoogleNow在內(nèi)的APP響應(yīng)速度更快，因此在手機(jī)用戶中越來越流行。在邊緣節(jié)點(diǎn)更接近用戶時(shí)，可以使用邊緣計(jì)算來改善服務(wù)。
很多數(shù)據(jù)流都是由邊緣設(shè)備生成的，但無法通過“遠(yuǎn)距離”的云計(jì)算處理和分析做出實(shí)時(shí)決策。比如，使用可穿戴攝像頭的視覺服務(wù)，響應(yīng)時(shí)間需要在25毫秒到50毫秒之間，而且使用云計(jì)算會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的延遲；例如，工業(yè)系統(tǒng)檢測、控制、執(zhí)行的實(shí)時(shí)性很高，部分場景的實(shí)時(shí)性要求在10ms以內(nèi)，如果數(shù)據(jù)分析和控制邏輯全部在云端實(shí)現(xiàn)，那么很難滿足業(yè)務(wù)要求；還有那些會(huì)產(chǎn)生基于云平臺的網(wǎng)絡(luò)游戲，依賴云計(jì)算也會(huì)給玩家?guī)眍愃朴陂L時(shí)間等待的問題，而無法滿足用戶的需求。
可以利用邊緣節(jié)點(diǎn)(例如，路由器或最靠近邊緣設(shè)備的基站)作為云計(jì)算的一個(gè)補(bǔ)充，以減少網(wǎng)絡(luò)等待時(shí)間。
2)超出終端設(shè)備的資源限制
用戶終端(比如智能手機(jī))的硬件條件相對于數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器來說是有限的。這類終端設(shè)備通過文本、音頻、視頻、手勢或動(dòng)作等方式獲取數(shù)據(jù)輸入，但是由于中間件和硬件的限制，終端設(shè)備不能進(jìn)行復(fù)雜的分析，并且執(zhí)行過程非常耗時(shí)。所以，數(shù)據(jù)經(jīng)常需要被發(fā)送到云中，經(jīng)過處理和運(yùn)算，然后將有意義的信息通過中轉(zhuǎn)返回終端。
但是，并非所有來自終端設(shè)備的數(shù)據(jù)都需要通過云計(jì)算來執(zhí)行，數(shù)據(jù)可以利用適合數(shù)據(jù)管理任務(wù)的空閑計(jì)算資源對邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行過濾和分析。
3)可持續(xù)能耗
許多研究表明，云計(jì)算消耗了巨大的能源，而數(shù)據(jù)中心在未來十年中的能耗可能是現(xiàn)在的3倍。由于更多的應(yīng)用程序被轉(zhuǎn)移到云，能源需求將會(huì)不斷增加甚至無法滿足。所以，采用最優(yōu)能源效率的計(jì)算策略顯得尤為迫切。
有些嵌入式小型設(shè)備的基本信息采集處理完全可以在終端完成，即手機(jī)傳感器將數(shù)據(jù)傳輸?shù)骄W(wǎng)關(guān)后，通過邊緣計(jì)算對數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾和處理，無需將每個(gè)原始數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆浦校蟠蠊?jié)省了能耗。
4)應(yīng)對數(shù)據(jù)爆炸和網(wǎng)絡(luò)通信壓力
邊緣化設(shè)備的數(shù)量正在快速增長，到2018年，全球有三分之一的人將擁有智能手機(jī)或可穿戴設(shè)備，到2020年，這一數(shù)字將達(dá)到43萬億GB。數(shù)據(jù)處理需要對數(shù)據(jù)中心進(jìn)行進(jìn)一步擴(kuò)展，這又一次引起了網(wǎng)絡(luò)流量壓力的廣泛關(guān)注。
利用邊緣設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可以有效地應(yīng)對數(shù)據(jù)爆炸，減輕網(wǎng)絡(luò)流量壓力。為了更有效地在網(wǎng)絡(luò)中分配資源，邊緣計(jì)算可以縮短設(shè)備的響應(yīng)時(shí)間，減少從設(shè)備到云數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)流量。
5）智能計(jì)算
邊緣計(jì)算不只是一個(gè)消費(fèi)級的物聯(lián)網(wǎng)終端，它將在工業(yè)應(yīng)用中扮演重要角色。通過使用網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)端資源來實(shí)現(xiàn)計(jì)算的分層執(zhí)行。舉例來說，典型的生產(chǎn)流水線可以對設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾，在傳輸數(shù)據(jù)的邊緣節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行部分分析，然后再在云中執(zhí)行更復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。通過分擔(dān)部分云計(jì)算任務(wù)，邊緣節(jié)點(diǎn)可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)中心的計(jì)算能力。
優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、運(yùn)行自動(dòng)化和業(yè)務(wù)創(chuàng)新將推動(dòng)業(yè)務(wù)向智能化方向發(fā)展，邊沿智能可以帶來顯著的成本提高和效率提升。實(shí)際上，對于從事工業(yè)自動(dòng)化的人來說，邊緣計(jì)算并不陌生。例如，基于PLC、DCS、IPC和工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)，位于設(shè)備內(nèi)部底層的計(jì)算資源，或多或少都是邊緣計(jì)算所需要的資源。
現(xiàn)在規(guī)模以上的冶金企業(yè)，其信息化已經(jīng)做得相當(dāng)有成效，但缺乏的正是終端智能化。金相數(shù)據(jù)常常會(huì)出現(xiàn)完整性和一致性問題，通常被稱為“臟”數(shù)據(jù)。這方面的問題解決不好，會(huì)給能源管理和智能化管理環(huán)節(jié)帶來極大的困擾。邊界計(jì)算是其中的一個(gè)重要組成部分，是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的有效補(bǔ)充。
邊緣計(jì)算為工業(yè)和學(xué)術(shù)界提供了一個(gè)獨(dú)特的發(fā)展機(jī)會(huì)。可以由業(yè)界合作伙伴(如移動(dòng)運(yùn)營商和開發(fā)人員、軟件工具開發(fā)者和云服務(wù)供應(yīng)商等)以及相關(guān)學(xué)術(shù)伙伴共同推動(dòng)邊緣計(jì)算領(lǐng)域的研究，從而實(shí)現(xiàn)雙方的共同利益。以上就是小編為大家介紹的邊緣計(jì)算通俗解釋，邊緣計(jì)算介紹，感謝觀看。
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