边缘计算技术解读及优势分析

要讲边缘计算,没法绕过去的一个概念叫做“雾计算”。一听名字就知道这是从云计算那变化出来的。雾计算的原理与云计算一样,都是把数据上传到远程中心进行分析、存储和处理。但相比于云计算要把所有数据集中运输到同一个中心,雾计算的模式是设置众多分散的中心节点,即所谓“雾节点”来处理。这样能够让运算处理速度更快,更高效得出运算结果。

假如说云计算是把所有东西都送往天上的云彩中,雾计算就是把数据送到身边的雾气里,这种逻辑被称为“分散式云计算”。

但把云计算分散化的设想,不止产生了雾计算一个结果。有一种更激进的想法是,既然要分散,那为什么不干脆在最近距离完成计算?跑到云端或者跑到分散中心不都是跑吗?于是就有了所谓的边缘计算。

一、边缘计算技术解读

边缘计算,是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。运算可以在大型运算设备内完成,也可以在中、小型运算设备、本地端网络内完成。而用于边缘运算的设备既可以是智能手机这样的移动设备,也可以是PC、智能家居等家用终端,甚至可以是ATM机、摄像头等市政终端。

总之一句话,你附近哪能算就在哪算,越近越好。

边缘计算示意图

举个不恰当但十分容易理解的例子:假如你手机里有个文件太大装不下了,云计算的解决方法是把它传到千里之外的服务器中心帮你存着,雾计算是传到小区的服务器帮你存着,边缘计算是看看你的电脑、冰箱、洗衣机谁有地方就帮你存哪……

显然,边缘计算运算设备和终端设备之间距离最近,传输效果最直接,还可以利用近距离网络和局域网络,当然运算效率也会更高一点。

二、边缘计算技术优势

边缘计算之所以短时间内名声鹊起,是与算法、数据和传输网络几个领域的发展密不可分的。但边缘计算带来的价值想象,最核心的一点还是它与一个词发生了难以描述的关系:物联网。

我们知道,物联网能够达成的基础,是让设备连接网络,达成交互、数据收集和数据处理的能力。而现阶段物联网的主要运算能力都是由云计算提供的,边缘计算带来的几个好处,仿佛让物联网感觉到应该抛弃云计算去投怀送抱。

(一)边缘计算带来了更快的传输和响应速度。

对于直接运用于民生、市政甚至工农业的物联网体系来说,效率和速度意味着一切。尤其是精密的生产型物联网,决不能容忍民用终端的延迟率。而云计算传输到云端,再把结果返回到终端的思路,显然不如边缘计算的就近原则来的快。要知道,再短的时间乘以整个终端的数量,都是令人震惊的产业效率。

(二)部分摆脱了网络环境制约,也更加安全。

举个例子,假如你的洗衣机、冰箱都是智能化控制的,而且依托于云计算。但你家没有停电,却断网了,那怎么办?无法进行云端传输,物联网设备就会歇业,岂不是是十分尴尬?边缘计算解决了这部分网络环境的限制。并且避免数据上传云端带来的泄露风险,所以更适合物联网体系。

(三)边缘计算利用了传统云计算的遗漏区域,产能比更划算。

在整体上云的思路下,很大部分我们身边的运算能力将遭到放弃。这显然也是巨大的浪费,边缘计算将这部分能力调集了起来,形成了中心+分散的运算模式,产能比会更高,资源的利用率有大幅提升。

这些优势,都让很多人看到了边缘计算的潜在价值。甚至喊出了“边缘计算干掉云计算”的口号,而在一些更有诱惑力的东西吸引下,一些物联网企业开始按捺不住,纷纷走向了豪赌边缘计算的道路。

(四)更适合工业生产的物联网技术解决方案

相比较泛在化的云计算+物联网解决方案,边缘计算的特点之一是能大幅解决延迟率问题,对于工业生产体系至关重要。这也是边缘计算经常与“工业4.0”放在一起的原因。工业,意味着客户,意味着钱,当然是比其他飘在天上的物联网技术更受人待见。

(五)促进人工智能和机器人的应用落地

边缘计算的另一大优势,是为人工智能硬件、智能机器人提供高速交互所需的运算服务。这类智能产品的运算需求特别大,都挤压到云端对运算能力、传输能力是巨大考验,边缘计算能解决一部分问题。这就把边缘计算的前景和人工智能技术的前景捆绑到了一起,想象空间骤然加大。

(六)关乎5G这场大动作

在5G环境里,移动边缘计算将运算下沉到了用户附件,提供了高宽带、低延时的网络传输效果。这为5G传输提供了至关重要的保障,并且也提供了更好的用户体验。

比如在线看视频,云计算传输在足够快的速度下也能保障流畅度,但却很容易造成画质损害。利用边缘计算保障视频传输理论上可以显著提高画质。

这些非常明显的商业机遇,体现了边缘计算的优势,加速了边缘计算引发的风潮。

(七)边缘计算的可扩展性和弹性

边缘计算的分布式架构意味着随着延迟的降低,它能够提高弹性,降低网络负载,并且更加容易实现可扩展。

边缘计算的数据处理从数据源就已经开始了,一旦完成了数据处理,只需要发送需要进一步分析的数据。这大大减少了组网需求和集中式服务的瓶颈,此外对于其他的边缘位置或者在设备上缓存数据的潜力,用户可以避免中断并提高系统的弹性。这减少了扩展集中式服务的需求,因为它们需要处理的流量相对较少,可以节省成本、降低设备复杂性和管理。

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