什么是边缘计算及其重要性?

边缘计算正在改变世界上数百万台设备处理,处理和传递数据的方式。联网设备(IoT)的爆炸性增长,以及需要实时计算能力的新应用,继续推动着边缘计算系统的发展。

诸如5G无线之类的更快的联网技术,使边缘计算系统能够加速实时应用的创建或支持,例如视频处理和分析,自动驾驶汽车,人工智能和机器人技术等。

虽然边缘计算的早期目标是解决由于IoT生成的数据增长而导致的数据长距离传输的带宽成本,但需要在边缘计算处理的实时应用程序的兴起将推动该技术的发展。

什么是边缘计算?

Gartner将边缘计算定义为“分布式计算拓扑结构的一部分,在该拓扑中,信息处理位于边缘附近-事物和人在此处生成或使用该信息。”

从根本上讲,边缘计算使计算和数据存储更接近收集它的设备,而不是依赖可以在数千英里之外的中央位置。这样做是为了使数据(尤其是实时数据)不会遭受会影响应用程序性能的延迟问题。此外,公司可以通过在本地完成处理来节省资金,从而减少了需要在集中式或基于云的位置进行处理的数据量。

边缘计算是由于物联网设备的指数级增长而发展起来的,物联网设备连接到互联网以便从云中接收信息或将数据传递回云中。许多物联网设备在其运行过程中会生成大量数据。

考虑一下用于监视工厂车间生产设备的设备,或连接了可从远程办公室发送实时镜头的互联网摄像机。尽管单个产生数据的设备可以很容易地在网络上传输数据,但同时传输数据的设备数量增加时会出现问题。与其一台摄像机传输实时镜头,不如将其乘以数百或数千个设备。不仅质量会因延迟而受到影响,而且带宽成本可能非常高。

边缘计算硬件和服务是许多此类系统的处理和存储源,可帮助解决此问题。例如,边缘网关可以处理来自边缘设备的数据,然后仅将相关数据通过云发送回去,从而减少了带宽需求。或者,如果需要实时应用程序,它可以将数据发送回边缘设备。

这些边缘设备可以包括许多不同的东西,例如IoT传感器,员工的笔记本电脑,最新的智能手机,安全摄像头,甚至是办公室休息室中的互联网微波炉。边缘网关本身被认为是边缘计算基础架构中的边缘设备。

为什么边缘计算很重要?

对于许多公司而言,仅节省成本就可以成为部署边缘计算架构的推动力。在其许多应用程序中都采用云技术的公司可能已经发现,带宽成本比预期的要高。

但是,边缘计算的最大好处是能够更快地处理和存储数据,从而实现了对公司至关重要的更高效的实时应用程序。在进行边缘计算之前,扫描人脸以进行面部识别的智能手机,将需要通过基于云的服务来运行面部识别算法,这将需要大量时间来处理。有了边缘计算模型,鉴于智能手机功能的增强,该算法可以在边缘服务器或网关上本地运行,甚至可以在智能手机本身上运行。虚拟现实和增强现实,自动驾驶汽车,智慧城市甚至楼宇自动化系统等应用都需要快速处理和响应。

IDC研究总监库巴·斯托拉尔斯基(Kuba Stolarski)在《全球边缘基础架构(计算和存储)预测,2019-2023》报告中表示:“边缘计算已从ROBO(远程办公室分支机构)所在地的隔离IT时代显着发展。”报告。“通过增强的互连性,可以改善对更多核心应用程序的边缘访问,并借助新的物联网和特定于行业的业务用例,边缘基础设施有望成为未来十年及以后服务器和存储市场的主要增长引擎之一。 ”

隐私与安全

但是,就像许多新技术一样,解决一个问题可能会导致其他问题。从安全的角度来看,边缘的数据可能很麻烦,特别是当数据由不如集中式或基于云的系统安全的其他设备处理时。随着物联网设备数量的增加,IT必须了解这些设备周围的潜在安全问题,并确保这些系统可以得到保护。这包括确保数据已加密,并且使用了正确的访问控制方法甚至VPN隧道。

此外,不同的设备对处理能力、电力和网络连接的要求可能会影响边缘设备的可靠性。这使得冗余和故障转移管理对于处理边缘数据的设备至关重要,以确保在单个节点宕机时正确地交付和处理数据。

5G呢?

在全球范围内,运营商正在部署5G无线技术,该技术有望为应用程序带来高带宽和低延迟的优势,使公司能够利用其数据带宽过渡到防火墙。除了提供更快的速度和让公司继续在云上处理数据,许多运营商还在5G部署中采用边缘计算策略,以提供更快的实时处理,尤其是对移动设备、联网汽车和自动驾驶汽车。

Futuriom 在《 5G,物联网和边缘计算趋势 》中写道,5G将成为边缘计算技术的催化剂。该公司写道:“使用5G技术的应用将改变流量需求模式,为移动蜂窝网络的边缘计算提供最大的推动力。” 它引用了包括IoT分析、机器学习、虚拟现实,自动驾驶汽车在内的低延迟应用程序,因为这些应用程序“具有新的带宽和延迟特性,需要边缘计算基础架构的支持。”

在对2020年的预测中,Forrester还提到了按需计算的需求,实时应用程序参与将在2020年推动边缘计算的增长中发挥作用。

显而易见,虽然边缘计算的最初目标是降低长距离物联网设备的带宽成本,但需要本地处理和存储功能的实时应用程序的增长,将在未来几年推动该技术的发展。

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褚旭
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