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边缘计算、AI——智能化

日期: 2018-06-19
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传统网络的集中式部署方式很难满足万物互联下的快速访问需求, 以自动驾驶为例,一辆自动驾驶的汽车,信息从各点往返云计算数据中心需要100毫秒。100km时速下,100毫秒行驶约2.8米。如果行驶中的车辆必须等待100毫秒才能获得结果,那么自动驾驶并不具备可行性。 所以,边缘计算应需而生,用来解决云端源站与终端智能设备通信之间存在的网络传输和计算问题。边缘计算一词本源自工业领域,主要部署在终端设备或网络节点上,边缘计算帮助工业生产中的设备在数据不上传云端的情况下,实现计算能力。


“边缘计算联盟ECC”针对边缘计算定义了四个领域:设备域(感知与控制层)、网络域(连接和网络层)、数据域(存储和服务层)、应用域(业务和智能层)。这四个“层域”就是边缘计算的计算对象。


边缘计算在设备域对感知的信息进行计算处理,比如:信息采集、智能鉴别。在网络部署域实现网络协议的自动转换,实现网络的冗余,保证网络的安全等。与数据域保持数据信息一致的同时,使得数据管理更智能、存储方式灵活。在应用域实现快速反应的能力,就算在离线的情况下,仍能够独立提供本地化应用服务。当然边缘计算还要能和云端保持高效协同,合理分担云端的计算任务。即使脱离云计算的支撑,边缘计算也能够实现应用场景的大部分的计算能力。


缩短云与终端的距离意味着低延迟,这在业务中非常重要,因为数据随着老化而失去价值。在所有行业都是如此,从金融,医疗到航运等等。例如在医疗行业中,物联网被用于对患者进行实时监控和检查,以确保其能够得到所必需的照料。另一个很好的例子是电子商务。2009年,Akamai发表了题为“Akamai揭示电商网站响应时间新标准为2秒钟”的研究报告,其中详细介绍了电商网站响应速度与购物者行为之间的联系。他们发现,如果页面在3秒钟之内不能加载,有40%的消费者会选择离开:他们会变得不耐烦,转而去寻找替代品。


我们还将看到区块链和雾计算等新兴边缘计算技术的成熟。区块链的潜力令人兴奋,因为它的去中心化系统和复杂算法的应用远不止比特币。在包括物流、投票等潜在的用途中,它可以实现更高的安全性,防止欺诈和作弊。


边缘计算可能会蚕食云计算的规模和市场,但它不会取代云计算,甚至也不会缩小其市场。相反,随着边缘计算变得更加成熟,云计算的规模也会随之增长,但速度会放慢,以实现为边缘计算和业务运营提供众多后端服务和支持功能。

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