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边缘计算,不边缘——智慧下的万物互联

日期: 2018-06-19
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智能制造、无人驾驶等众多新型应用的出现对延迟提出了更高的要求。通过将从数据源到云计算中心数据路径之间的任意计算、存储和网络资源,组成统一的平台为用户提供服务,边缘计算(edge computing)作为一种新的计算模式,使数据在源头附近就能得到及时有效的处理。这种模式不同于云计算要将所有数据传输到数据中心,边缘计算模型是随着万物互联的飞速发展及广泛应用,不断扩大的数据规模以及数据处理的计算需求而产生的,边缘计算将让万物更智能,支持构建健硕的边缘应用生态。


边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模式,具体对数据的计算包括两部分:下行的云服务和上行的万物互联服务。边缘计算中的“边缘”是相对的概念,是指从数据源到云计算中心路径之间的任意计算、存储和网络资源。可以把这条路径上的资源看作是一个“连续统”(continuum),从一端(数据源)到另一端(云中心),根据应用的具体需求和实际场景,边缘(edge)可以是这条路径上的一个或多个资源节点。


边缘计算的核心理念是“计算应该更靠近数据的源头,可以更贴近用户”。边缘计算中的“边缘”与数据中心相对,这里“贴近”一词包含多种含义。


首先可以表示网络距离近,由于网络规模缩小,带宽、延迟、抖动等不稳定因素都易于控制与改进。还可以表示为空间距离近,这意味着边缘计算资源与用户处在同一个情景之中(如位置),根据这些情景信息可以为用户提供个性化的服务(如基于位置信息的服务)。空间距离与网络距离有时可能并没有关联,但应用可以根据自己的需要来选择合适的计算节点。


网络边缘的资源主要包括手机、个人电脑等用户终端,WiFi接入点、蜂窝网络基站与路由器等基础设施,摄像头、机顶盒等嵌入式设备,Cloudlet等小型计算中心等。这些资源数量众多,相互独立,分散在用户周围,将其称之为边缘节点。边缘计算就是要将空间距离或网络距离上与用户临近的这些独立分散的资源统一起来,为应用提供计算、存储和网络服务。


边缘计算与云计算

万物互联背景下,应用服务需要低延时、高可靠性以及数据安全,而传统云计算模式在实时性、隐私保护和能耗等问题上无法满足需求。边缘计算模型充分挖掘网络中边缘终端的计算能力,在边缘终端处执行部分计算或全部计算、处理隐私数据,降低云计算中心的计算、传输带宽负载及能源消耗。


边缘计算与大数据

万物互联时代下,移动终端及互联网等新技术的大规模应用及广泛发展,数据信息化的规模已经进入大数据时代。2011年5月,麦肯锡发布的研究报告《大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域》中首次提到“大数据”之后,大数据的潜在价值受到越来越多国家战略研究部门的重视,并将其置于国家战略高度。美国发布“大数据研究与发展计划”,韩国积极推进“大数据中心战略”,中国制定“大数据产业‘十三五’发展规划”。大数据将涵盖经济社会发展各个领域,并成为国家经济新的重要驱动力。


近年来,大数据迅速发展成为科技界和企业界甚至世界各国政府关注的热点。Nature和Science等发表了大数据挑战相关的论点。大数据已成为视频图像处理、生物医学等领域的重要特征。大数据被认为是信息时代的新“石油”,一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分。大数据处理技术包括海量多源数据采集、存储、清洗、分析发掘、可视化、隐私保护等领域关键技术。边缘计算与云计算关键技术的融合是解决大数据的存储、传输和处理等重要问题的主要方法之一。利用边缘计算和云计算的优势以达到大数据处理任务分配均衡、大数据传输带宽需求和存储空间需求优化的目的。


边缘计算典型应用

信息技术的应用是检验新技术是否有价值的最直接、最有效的方式。同样,也适用于边缘计算模型,边缘计算是否有价值取决于基于边缘计算的关键应用,只有通过边缘计算的应用实例化,才能发现边缘计算在发展中所遇到的各种挑战和机遇。


边缘计算的发展离不开具体的应用场景,边缘计算的几种典型的应用:智慧城市。在物联网广泛应用在智慧城市的建设中,边缘计算加快和完善智慧城市建设;边缘计算对云计算任务迁移方面的一些改进,公共安全领域和突发灾难两个领域中,边缘计算在视频监控系统方面和灾难救援方面的作用突出。

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