云计算成名较早,现在是大名鼎鼎,经过这几年的努力,俨然成为了科学技术界的一名当红巨星。正所谓人红是非多,不少人也是盯着云计算,眼睛里揉沙子,找云计算身上的弱点。人无完人,技术也一样,有优点必然有弱点呐。这不,有一些人质疑云计算:云计算耍大牌,永远给人以高高在上的感觉,不够亲民;云计算出场费太高,一些中小型数据中心根本走不进它的法眼;云计算参加活动总是迟到,可这也是没办法的事儿,云计算都是建在大型数据中心上,这些数据中心在世界各地都有分支机构,之间数据传输必然有些延迟嘛。总之,对云计算抱怨的大有人在,于是
雾计算(Fog Computing)是云计算(Cloud Computing)的延伸概念,主要用于管理来自传感器和边缘设备的数据,将数据、(数据)处理和应用程序集中在网络边缘的设备中,而不是全部保存在云端数据中心。在终端设备和云端数据中心之间再加一层“雾”,即网络边缘层,比如再加一个带有存储器的小服务器或路由器,把一些并不需要放到云端的数据在这一层直接处理和存储,可以大大减少云端的计算和存储压力,提高效率,提升传输速率,减低时延。
“去中心化”是在加密经济学领域使用最频繁的词之一,也是最近两年的热词,往往被视为未来互联网和计算架构的主流模式。随着智能设备的飞速发展,云计算的一些不足也开始凸显,其中一个巨大的问题就是联网设备的飞速增长。为了解决这一问题,云计算的一个延伸概念应运而生——“雾计算”(Fog Computing)。
据相关机构预测,2020年全球云计算市场规模将达到4110亿美元。而我国云计算近年来保持了超过30%的年均增长率,是全球增速最快的市场之一。
如今,从虚拟化服务的日益普及到云计算服务平台的广泛采用,IT运营正在进行重大改革。而在网络边缘处理数据是在使用物联网设备时提高应用效率的最佳方法之一。
此外,《数据时代 2025》还预测,2025 年数据量产生的大主体将由消费者转移到企业,届时企业产生的数据量将占到数据总量的 60%。企业领导者将可以从这些海量数据信息和其价值中获得新的商业机遇,但同时也需要对收集、使用和存储数据的策略进行详细规划。据 IDC 白皮书显示,以下几点即将成为现实: 随着物联网、人工智能等技术的不断发展,人类对数据数据处理的能力要求也越来越高,怎么能够从庞大的数据中挖掘出一些有价值的信息对于企业的发展是至关重要的,因此云计算、雾计算、边缘计算等都将发挥其重要作用。 随着大量的智
欢迎关注我的个人公众号 aCloudDeveloper,打造云计算干货分享平台,你值得拥有。 在我看来,雾计算和云计算的本质是一样的——都是充分利用「闲置的资源」进行任务的处理。不同在于云计算利用的是
1961 年,人工智能之父麦卡锡在一次会议上提出了「效用计算」这个概念,第一次体现了这种共享资源的思想。当时计算设备的价格非常昂贵,远非普通企业和机构所能承受,所以就想到将分散的闲置资源整合起来,共享给多个用户使用。类似的概念还有「网络计算」、「分布式计算」、「弹性计算」等,这些概念都是经由学术界提出,并逐步成为支撑工程应用发展的基础理论。
自从“云计算”与其分支“边缘计算”和“雾计算”推出以来,这三者之间的差异甚至让许多专业人士都感到困惑。但是当涉及到一般消费者、IT开发人员、数据分析师和企业网络时,选择一个或多个这样的计算平台可以获得明显的优势。这些计算将为不同的环境和场合提供不同的功能,即使它们彼此相辅相成。
又雾霾!想到某领导,他当年一句“我承诺,2017年治理不好北京雾霾,提头来见……”轰动一时,至今余威不减当年,我不相信这都是套路!!只是距离2017年就剩一个月了,这雾霾每天辣的我眼睛好疼啊
如今,许多行业厂商都在不断努力提高其经营效率,而希望实现这一目标的一个具体途径是投资新技术,更新软件,推进安全计划。随着技术领域的所有变化,网络安全是越来越难以忽视的必要条件。对于技术行业来说,混合云计算和雾计算是防止网络攻击的两个更为众所周知的解决方案。混合云解决方案能够加速应用程序开发,更快地在云中测试新旧应用程序,并实现一系列云计算的一致性开发。云计算管理解决方案可以帮助优化公共云,私有云和混合云的每一方面。 混合云计算 混合云计算最为知名,用于连接两个以上或多个设备并允许它们一起工作。云计算使用
我们都很熟悉云计算,一种利用网络实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。比如大家熟知云计算系统由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成。云平台从用户的角度可分为公有云、私有云、混合云等。
物联网在飞速发展的同时也产生了大量数据,面对数据处理压力,各种“计算”层出不穷,云计算、雾计算、边缘计算等名词纷纷涌出,那这些计算方式有何区别?应用于哪些场景?在不同场景或同一场景的不同情况下又要如何选择计算方式?
您的运营是建立在您自己的一般云基础设施,还是选择使用雾和边缘计算等更专业的工具,这些都取决于您的业务需求和抱负。
互联网+”加速了云计算的普及,目前约有 80% 的企业用户将其IT系统运行在云中。与此同时,人工智能和物联网的发展,带动了海量终端以及海量数据交互分析的需求,进一步加速了云计算市场和技术格局的改变。
物联网是业界积极讨论的话题,大量的企业都计划将智能设备和传感器纳入到物联网的业务模式,因此全球的数据量在逐年增长。边缘计算能够将物联网(IoT)设备产生的数据在更接近数据产生的终端进行处理,而不是将其
关注科技领域很难跟上行业的最新趋势和新兴领域,仅以计算类型为例,随着我们处理数据的方式和位置的不断变化,我们受到了硬件和连接性方面的限制。 云计算这一术语已经在大多数消费者的消费理念中占据了一席之地,
目前,市场上存在的边缘计算相关概念包括雾计算、边缘计算、多接入边缘计算/移动边缘计算、移动云计算等概念。
随着近年来互联网产生数据量前所未有的增加,各种计算也是层出不穷,什么网格计算、边缘计算、云计算、雾计算、霾计算等,还TM有霾计算,即使身在IT行业,也很容易被这些“计算”弄得云山雾罩。
物联网(IoT)代表了我们所处的世界互动方式即将发生的转变。就像互联网将计算机连接到网络,下一步,人们也将连接到互联网,物联网看起来会以科幻小说家想象的方式把人、环境、机器和虚拟对象进行互联。
随着万物互联的泛在化发展,近年来,边缘计算(Edge Computing)的热度持续上升,大有和云计算分庭抗礼的架势。
三者之间成熟度最高的也就是云计算,在云计算的发展过程中发酵出边缘计算(Edge Computing),甚至碰撞出来一个雾计算(Fog Computing)。
众所周知,长久以来内容分发一共有两种主要解决方案:一种是CDN,一种是P2P。在大多数人的印象中,CDN高大上但价格比较贵,相对而言P2P则成本比较低,但质量不可靠。我希望能通过本次分享让大家扭转对P2P的印象,基于P2P这种弱节点分发的方式能够比传统云计算CDN做的更好。
在过去,数据在前端进行采集通过网络传输的云端进行计算,将计算结果等一系列数据返回前端进行相应的操作。
The-4-Computing-Types-for-the-Internet-of-Things-1068x656_副本.jpg
云计算(Cloud Computing)从 2005 年进入我们的视线至今已经发展了 14 年,商业应用取得了巨大的成功,边缘计算(Edge Computing)则是云计算继续发酵的产物,目前还处于概念阶段。
边缘计算(Edge Computing)是云计算向边缘的延伸,本文对边缘计算、雾计算、MEC、Cloudlet、分布式云等边缘计算领域相关概念和技术的定义、架构、场景等进行了比较分析,并对该领域的技术发展趋势给出了预测与展望。
如今,少数几家行业巨头在公共云市场近乎垄断的趋势似乎是不可逆转的,但强大的经济和技术力量正在引导人们走向一个不再围绕数据中心巩固市场的互联网。相反,人们所依赖的软件服务将部署在计算机上,这些计算机可能
在IT行业发展的每个阶段,IT行业的主导地位都是由不同的技术、概念驱动的。通过对IT行业发展的分析,我们可以清楚地看到,世界总是在变化的,昨天看似遥遥领先不可动摇的,可能今天或明天都不会保持领先。直到
从物联网从业者的角度来看,经常看到对计算更加可用和分布式的需求。当开始将物联网与OT和IT系统整合时,面临的第一个问题是设备发送到服务器的庞大数据量。 在一个工厂自动化的场景中,可能有数百个集成的传感器,这些传感器每1秒发送3个数据点。大部分的传感器数据在5秒钟之后就完全没用了。 数百个传感器,多个网关,多个进程,和多个系统,需要几乎在瞬间处理这些数据。
伴随着数字化转型的浪潮、万物互联时代的到来,5G、大数据、人工智能等信息技术的快速发展,云计算已经无法满足机器人、智能家居、无人驾驶、VR/AR、新媒体、智能安防、远程医疗、可穿戴设备、智能制造等场景对低延迟的高要求。
摘 要:边缘计算作为万物互联时代的关键技术,具有广泛的应用场景。文章首先分析了边缘计算平台在推广中面临的问题;随后从架构出发分析了典型边缘计算平台,并列举了边缘计算应用场景的需求参数,最后提出了一种边缘计算平台分类模型。
通过将原属于核心网的计算能力下沉到网络边缘,它能给企业客户带来什么好处呢?显然,不仅仅限于更低延迟、更个性化的服务例如视频监控、赛事直播、关键业务通信等。
AI 科技评论按:如今,基于深度学习的 AI 系统日趋产业化,如何有效地在云端和雾端进行落地成为一个核心问题。相对于传统机器学习,深度学习无论是训练还是部署都对计算和通信等提出了很大的挑战。在云端(如 Google Cloud、Amazon AWS、Microsoft Azure、Facebook Big Basin),深度神经网络的训练依赖于分布式系统,其可扩展性受限于通信带宽。 在雾端(Fog Computing,如移动手机的 Face ID、无人机、去中心化自动驾驶系统等),便携设备的计算等资源有限,深度神经网络的高效部署依赖于模型压缩与加速技术,以完成轻量级部署。
近年来,计算工作负载一直在迁移:首先是从本地数据中心迁移到云,现在越来越多地从云数据中心迁移到更靠近正在处理的数据源的「边缘」位置。目标是通过缩短数据传输距离来提高应用和服务的性能和可靠性,降低运行成本,从而减少带宽和延迟问题。
OpenFog Consortium发布了其OpenFog参考架构,OpenFog的成员正在雾计算(fog computing)领域工作,雾计算是使用最终用户终端设备或连接最终用户设备的边缘设备,以分
边缘计算 (Edge computing) 是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。
简单来说,云计算是计算服务的集中化,以最简单的形式利用共享数据中心基础设施和规模经济来降低成本。
本文编译自ExplainingComputers视频《Explaining Edge Computing》
云计算是计算服务的集中化,以最简单的形式利用共享数据中心基础设施和规模经济来降低成本。然而由于路由器跳数,虚拟化技术的引入带来的数据包延迟或数据中心内的服务器延迟是云计算迁移的关键问题,边缘计算的概念
聊起 AI,画面都充斥着机械语言:精密高级的芯片,光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力?能给传统行业带来哪些变革与发展?基于此,云加社区联手知乎科技,从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
物联网(IoT)将从根本上改变所有行业,从农业、交通运输到医疗保健。在接下来的几十年里,世界上几乎所有的东西都将通过物联网连接在一起。 随着接入设备的增加,出现了几个问题。例如,物联网将产生大量的数据
CryptoKitties是一款类似于Tamagotchi的游戏,是基于以太坊的分布式应用(DAPP),每个数字小猫代表一个独特的密码资产。根据Kitty Sales的数据,CryptoKitties平台上最罕见的数字小猫中有五只售价超过10万美元,同时这款游戏竟然在以太坊贡献了高达14%的交易份额。
工业物联网(IIoT)正在从概念逐渐变成现实。廉价传感器, 从数据到云端, 以及在浏览器上的仪表盘可以看到更细致和更现实的模型,仿若无处不在。 一些文章通过对雾或边缘计算的讨论也探讨了这一趋势[1]。 这是一个很好的开始,但并不完整。 成熟的 IIoT 系统也将包括雾计算,这是一种接近传感器的计算方法, 超出了通常认为的雾计算。 在任何给定的应用程序中, IIoT的部署可能包括这些概念的混合, 包括雾云、雾雾和雾雾云等等。 随着在微控制器、芯片系统和低成本通信能力的不断提高, 薄雾计算将成为数百万解决方案的重要组成部分。
摘要:外媒 ZDnet 发布了此篇边缘计算领域的重要文章,详细分析了各机构不同的定义、市场状况、前景等,经编译,供各位参考
把网络拆开、细化,更灵活的应对场景需求。把物理网络按应用场景划分为N张逻辑网络,不同网络服务不同场景。网络切片,可以优化网络资源分配,实现最大成本效率,满足多元化需求。
年前施巍松教授和其团队(张星洲、王一帆、张庆阳)应《计算机研究与发展》编辑部之邀,庆刊60周年发表论文,边缘计算社区经过和施巍松教授沟通,将论文整理成几篇,方便大家阅读。字字珠玑,愿大家多多转发分享。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云