前阵子边缘计算概念股被狂炒,众多真假专家纷纷提出对这一技术的理解和展望,股民们高涨的热情弄得我都不敢发声了。如今眼见那些边缘计算概念股冲高回落,我也终于可以阐述自己对边缘计算的观点了。今天说说,为什么我认为边缘计算会成为云计算的下一步拓展方向,是大势所趋。
边缘计算可谓是今年非常热门的一个话题,相关的概念股甚至还在春节之后走出了一波可观的行情。那么,边缘计算真的是云计算下一步的发展趋势吗?有兴趣的看官请往下走......
随着越来越多的人使用计算机,整个网络会产生数量巨大的数据,如何存储网络中产生的这些海量数据,已经是一个摆在面前亟待解决的问题。现 在常见的三种存储方式是DAS、NAS 和SAN,但是面对网络产生的越来越多的数据,这三种方式的缺点就明显的暴露出来。DAS 存储方式可扩 展性差,系统性能低,存储分散。NAS 虽然使用方便,成本低廉,但最是存储性能差。SAN 存储效能优异,能大幅提升网络上工作效能与资料传 输效率,但是其架构为封闭式架构,无法整合不同系统,且规模过大成本较高。 2006 年底,Google 第一次提出了“云”的概念,为我们更好的处理网络中产生的海量数据带来了希望。 本文提出的基于云计算的海量数据存储模型,是依据云计算的核心计算模式MapReduce],并依托实现了MapReduce 计算模式的开源分布式并 行编程框架Hadoop[3],将存储模型和云计算结合在一起,实现海量数据的分布式存储。
去年底,中国电子技术标准化研究院、阿里云等单位共同编制并发布了一份《边缘云计算技术与标准化白皮书》,定义了边缘云计算的概念和标准等,白皮书篇幅略长,边缘计算社区将通过几篇文章拆解白皮书。本文来源:边缘云计算技术及标准化白皮书(2018)。
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。
几乎所有的新技术都是对传统技术的一种突破创新,云计算也不例外。边缘计算在业界的一些评论家看来将会取代云计算,但问题是这是真的吗? 边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由
随着互联网的发展,业务场景往往是复杂和创新的。不断增长和最终的体验要求带来了对架构和成本优化的需求。以前比较简单的中心终端架构无法管理网络性能和业务流量压力,需要多级中心边缘终端架构。
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。
FogROS 2: An Adaptive and Extensible Platform for Cloud and Fog Robotics Using ROS 2 Abstract— Mobility, power, and price points often dictate that robots do not have sufficient computing power on board to run modern robot algorithms at desired rates. Cloud computing providers such as AWS, GCP, and Azure offer immense computing power on demand, but tapping into that power from a robot is non-trivial. In this paper, we present FogROS2, an easy-to-use, open-source platform to facilitate cloud and fog robotics that is compatible with the emerging Robot Operating System 2 (ROS 2) standard. FogROS 2 provisions a cloud computer, deploys and launches ROS 2 nodes to the cloud computer, sets up secure networking between the robot and cloud, and starts the application running. FogROS 2 is completely redesigned and distinct from its predecessor to support ROS 2 applications, transparent video compression and communication, improved performance and security, support for multiple cloud-computing providers, and remote monitoring and visualization. We demonstrate in example applications that the performance gained by using cloud computers can overcome the network latency to significantly speed up robot performance. In examples, FogROS 2 reduces SLAM latency by 50%, reduces grasp planning time from 14s to 1.2s, and speeds up motion planning 28x. When compared to alternatives, FogROS 2 reduces network utilization by up to 3.8x. FogROS2, source, examples, and documentation is available at github.com/BerkeleyAutomation/FogROS2.
在永洪数据集市分为本地集市(单机版数据集市)和MPP集市(多机版数据集市)。如果用户数据量在GB级别,并且单机服务器配置还可以,采用本地集市可以达到数据加速的功能。如果用户数据在TB级别,就可以采用MPP云结构来支撑秒级的数据分析响应速度。
最近的调查研究表明,多达50%的企业表示希望将业务从云计算迁移回数据中心,虽然这种回旋效应有很多原因,但缺乏数据一致性是最主要的原因之一。 最近的调查研究表明,多达50%的企业表示希望将业务从云计算迁
由于云计算分为IaaS、PaaS和SaaS三种类型,不同的厂家又提供了不同的解决方案,目前还没有一个统一的技术体系结构,对读者了解云计算的原理构成了障碍。为此,本文综合不同厂家的方案,构造了一个供商榷的云计算体系结构。这个体系结构如图1所示,它概括了不同解决方案的主要特征,每一种方案或许只实现了其中部分功能,或许也还有部分相对次要功能尚未概括进来。
当下,云计算技术属于比较热门的技术,本期文章我们主要介绍云计算领域的技术场景之一的边缘计算技术,今天我将从什么是边缘计算技术、为什么需要边缘计算、边缘计算和云计算对比、边缘计算工作原理等几大方面,和朋友们一起交流边缘计算技术。
随着大数据和复杂计算任务的不断涌现,对于高性能计算(High-Performance Computing,HPC)的需求也越来越迫切。云计算作为一种强大的计算资源提供方式,为高性能计算带来了许多新的机遇和挑战。本文将深入探讨在云计算环境中实现高性能计算所面临的挑战,并提出一些应对策略。
摘要:通过对边缘计算的特征、整体架构及其独特优点的全面梳理,系统地阐述边缘计算关键技术的发展现状、发展趋势及面临的技术难题。此外,指出现有标准与法律法规的不足。针对边缘计算领域的发展前景,从推动因素、技术的难点以及外部挑战3个方面进行总结,展望了边缘计算的发展方向及未来需要重点攻克的安全与隐私、服务发现和用户切换等6个方面的关键技术问题。
许多企业希望获得云计算基础设施的敏捷性和成本效益,但是在部署实施云计算时,在复杂性和成本方面受到阻碍。此外,企业需要将云部署扩展到任何级别的能力,以及管理许多类型的计算和存储资源的灵活性。在本文中,将看到成功部署和管理私有云或混合云的这些要求。 1 使云计算变简单 企业想要采用本地部署的云计算,但是他们不想花几个星期或几个月来开发它们,也不想雇佣一个OpenStack或VMware专家团队。实质上,企业需要与AWS或其他公共云获得相同的点对点配置,但只能使用本地部署的云计算提供的治理,可扩展性能和
“计算正从中央走向边缘”、“计算边缘化”……近日来,在大大小小各类有关人工智能的论坛或峰会上,我们或多或少的听见以上言论,其中的关键点只有一个——边缘计算。
导语 | 中心云计算正如火如荼竞争着,边缘云竞争又开始了。本文主要内容是介绍掌握业务上云必备知识云计算及服务模式;以及基于边缘计算“云-边-端”的框架,理解软硬一体解决方案;再结合在自动驾驶场景下的交付落地,了解“边缘计算+5G+AI”能做什么。 引言 (一)云计算定义 云计算的概念是Google CEO埃里克于2006年提出的,同年AWS成立云计算落地。根据美国国家标准与技术研究院NIST定义,云计算是一种按需使用,按量付费的服务模式,提供可用的、便捷的、按需的网络访问,可配置的计算资源共享池。 (二)服
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
狭义的理解,云计算是分布式计算的集中,可以将一个复杂的计算任务分解后分配给“云”上的多台设备上。目前,在广义上讲,云计算是一种全新的概念,而不是一种全新的技术。所谓“云计算”,就是把计算资源、存储资源、网络资源等抽象为一个“云”,并且能够对外提供服务。之所以说云计算不是全新的技术,就是因为这种“云”的实现没有使用全新的技术,而是将之前的技术进行了整合,最终退出的一项互联网网络服务。
在大规模网络爬虫系统中,通过使用云计算和Docker技术,可以实现大规模网络爬虫系统的高效架构设计和部署。这种架构能够提供可扩展性、高可用性和灵活性,为爬虫系统的运行和管理带来便利。
云计算发展如火如荼,但这个“云计算”却实际上被默认为“中心化”云计算,即集中化、统一归属的远程集群计算。然而,一种“去中心化”云计算正在快速兴起,成为不可忽视的力量。
数据的快速增长导致用户对计算机计算能力的需求越来越高。云计算在提高普通计算机快速处理能力上起到了很大的作用。云计算能够对普通用户使用计算机的模式进行改变,从而给用户提供按需分配的存储能力、计算能力以及应用服务能力等,给用户带来更多的方便,也在很大程度上降低了用户对软件和硬件采购的费用。但是,云计算需要各种技术手段作为支持,其中包括虚拟化技术、分布式的储存方式、计算数据的管理以及数据同步运算等等。 1.云计算技术 云计算是一种基于网络的新的计算方式。云计算的核心思想可以追溯到上世纪60年代。利用云计算和计算机
2022年2月21日,广西壮族自治区公安厅发布《广西公安大数据智能化一期建设项目云计算平台采购》的公开招标公告,预算 74503000 元。 质疑答复书 2022年3月14日发布质疑答复书桂政采函〔2022〕35号,详细内容如下。 质 疑 人:广州市普博信息科技有限公司 质疑人于2022年3月3日向本中心递交《质疑函》,对广西公安大数据智能化一期建设项目云计算平台采购(GXZC2022-G1-000095-CGZX)的采购文件提出质疑。 质疑事项1:招标文件第二章招标项目采购需求的“用户域云计算平台PaaS
有人认为边缘计算会成为继云计算、CDN服务之后的又一个万亿市值的新赛道。面对边缘计算的巨大市场机遇,不只是CDN服务商要大举布局,AWS、阿里云等云服务商也跃跃欲试,DELL、华为等传统IT厂商同样觊觎这一未来的大蛋糕。
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
“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)。
7月2日,在中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)主办的“2019可信云大会”上,《云计算与边缘计算协同九大应用场景》白皮书正式发布了。白皮书由信通院牵头联合三大运营商和阿里、华为、新华三等几大公司联合编写,云计算开源产业联盟发布。以下为白皮书第一部分“云边协同的新浪潮。”
在最近一次云栖大会上,阿里巴巴集团资深副总裁、阿里云总裁胡晓明宣布,IoT(物联网)正式成为阿里巴巴在电商、金融、物流、云计算后的主战略,而为了做好IoT,阿里云将在2018年战略投入“边缘计算”这一新兴技术领域。 不只是阿里云,被媒体称为“3A”的云计算三巨头,包括亚马逊AWS、微软AZURE,都已在边缘计算上进行战略布局,边缘计算这个由IBM在2012年提出的概念,一直到2017年才真正迎来爆发,而理论上来看,边缘计算与云计算是竞争关系,云计算巨头为何都要战略布局边缘计算呢? 为什么说边缘计算会爆发
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 云边端与边缘计算技术 边缘计算,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,就近提供最近端服务。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。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。 边缘计算并非是一个新鲜词。作为一家内容分发网络CDN和云服务的提供商AKAMAI,早在2003年就与IBM合作“
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导语 | Serverless 拥有运维和成本优势,但通常需要业务改造。腾讯云弹性容器服务可使容器化用户无需关心节点运维且无需业务改造的情况下,灵活地在 Serverful 与 Serverless 架构间迁移。本议题介绍了相关技术与实现。本文由腾讯云容器产品技术总监 于广游在Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021上的演讲《腾讯云弹性容器服务EKS:Serverless与Serverful的优雅平衡点》整理而成,向大家分享。 点击可观看精彩演讲视频 一
5G的频率高、波长短,单个5G基站的覆盖范围小,而5G边缘计算需靠近最终用户部署,意味5G边缘计算节点的建设数量将快速增长,建设成本高、运维管理难度大,电力设施要求靠近负荷中心的建设特点与5G边缘计算节点的部署要求不谋而合。从5G边缘计算节点部署特性和电力设施建设规划要求等角度,分析了5G边缘节点与电力设施融合建设的可行性,讨论了5G边缘计算节点与电力设施的融合部署面临的散热、电磁兼容和安全等关键问题。
云计算基础架构在传统IT基础架构的基础上,对计算、存储和网络三类底层物理资源进行了虚拟化实现和统一的整合管理,将物理硬件抽象为有机的、可灵活调度和扩展的资源池。
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。
整理 | 田晓旭 演讲嘉宾 | 范豪钧 近年来,“物联网”“云计算”等技术得到广泛应用,但是随着万物互联以及 5G 高带宽、低时延时代的到来,各类业务如车联网、工业控制、4K/8K、虚拟现实 / 增强现实(VR/AR)等所产生的数据量爆炸式增长,对计算设施带来了实时性、网络依赖性和安全性等方面的要求,为了解决这些问题,国内外学者们提出了边缘计算的概念。 边缘计算的基本原理就是在靠近数据源的地方进行计算,其定义是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力,就近提供边缘智能服务的开放平台
随着5G 革命的爆发,Edge Computing (边缘计算) 此类词汇开始走向大众的视野,据不完全统计,自2016年起,全球的巨头们开始布局这一生态,例如:亚马逊AWS 发布的GreenGrass 项目、谷歌发布的IOT Core 项目、Intel 的“Cloud Computing at the Edge”项目、微软Azure 发IOT Edge 项目、华为的“全面云化”战略, EC-IOT、阿里云发布的LinkEdge项目以及其他组织所合作的项目等等。 边缘计算,从本质上来讲,其一直是云计算中最重要的趋势之一,并且促成了众多用例。随着AI、物联网、智能生态系统以及5G技术的高速发展,成熟的云模型将支持边缘用例的成熟,从而促进了更广泛的边缘计算应用 。边缘计算将扩展其生态系统,并将推动计算、存储和网络产品的成熟周期。
早在2006年3月,亚马逊公司首先提出弹性计算云服务。2006年8月9日,谷歌公司首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在谷歌搜索引擎大会(SES San Jose 2006)上首次提出“云计算”(Cloud Computing)的概念
谷歌的一名人士表示,公司内部的多支团队正在研究区块链技术。区块链技术具有不可篡改的特性,是比特币、以太坊和其他加密货币的基础。不过,这名人士拒绝透露具体细节。
目前边缘计算已经得到了各行各业的广泛重视,并且在很多应用场景下开花结果。根据边缘计算领域特定的特点,本文认为6个方向是未来几年迫切需要解决的问题:编程模型、软硬件选型、基准程序与标准、动态调度、与垂直行业的紧密结合以及边缘节点的落地。
简言:为了应对终端设备处理能力不足、资源有限等问题,业界在移动边缘计算(MEC)中引入了计算卸载概念 。边缘计算卸载即用户终端(UE)将计算任务卸载到MEC网络中,主要解决设备在资源存储、计算性能以及能效等方面的不足。
《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出,要推动智能合约、共识算法、加密算法、分布式系统等区块链的技术创新,以联盟链为重点发展区块链服务平台和金融科技、供应链管理、政务服务等领域应用方案,完善监管机制。这反映出我国对于区块链的战略重视程度。目前,区块链已从数字货币应用,延伸到经济社会的各个领域,“区块链+”将会对行业产生重大影响,甚至产生颠覆性的变革。
在大规模网络爬虫系统中,合理的架构设计和高效的部署方式是确保系统稳定性和可扩展性的关键。本文将介绍如何利用云计算和Docker技术进行大规模网络爬虫系统的架构设计和部署,帮助你构建高效、可靠的爬虫系统。
上篇文章笔者从开源技术实践者的视角回顾云计算的发展演进历程,也大胆做出了未来云计算发展的预测,其中描绘了以5G加持的边缘计算将会得到快速发展的场景。
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。
边缘计算是一种分布式计算架构,其核心思想是将数据处理从中心云端转移到网络的边缘,即接近数据源的位置。这样做可以减少数据传输所需的带宽,减少延迟,提高处理效率,并增加系统的可靠性。
周末的时候去了图书馆,去计算机技术区域想找一些书看,于是翻到了一本《零基础读懂云计算》,我发现我和作者的心态非常相似,他所谈及的就是因为“云计算”被太多太多的人去层层定义,结果导致人们对“云计算”这个词语已经开始有了一些丢失本质的理解了。他站在了“云计算”的本身出发,去掉了对它的层层包装,让读者真正的明白了什么是“云计算”(通过自己的思考),而不是将“云计算”给你定义一个什么什么高大上的名词来让你觉得很神奇的一种姿态来讲,字里行间也流露着他书名的意图。至少我看了之后,可以拨开很多营销或应用谈及的“云计算”虚伪的面纱,如果某人给我说哪个应用是怎么怎么利用“云计算”来完成的某个什么什么业务的时候,我也知道该怎么去追问他然后去判断到底他是不是应用了“云计算”。
去年底,中国电子技术标准化研究院、阿里云等单位共同编制并发布了一份《边缘云计算技术与标准化白皮书》,定义了边缘云计算的概念和标准等,白皮书篇幅略长,边缘计算社区将通过几篇文章拆解白皮书。之前两篇是边缘云计算简介,和 边缘云计算典型应用场景 ,本文主要总结了边缘云计算的技术特点,文章很短,但是字字珠玑,全文750字,预计阅读5分钟,建议结合之前两篇文章一起阅读,这样就对边缘云计算有一个初步了解。
MapReduce 是一种分布式计算模型,其在云计算中有重要的作用,主要体现在以下几个方面:
边缘计算(Edge computing)是相对云计算而言的,它是指收集并分析数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备和网络中。边缘计算又被叫做分布式云计算、雾计算或第四代数据中心。
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