边缘计算

物联网时代对于可靠边缘计算的5点思考

如今,物联网(IoT)正迅速成为当今数字基础设施和许多现代企业的技术支柱,每年有数十亿台新型物联网设备上线运行。行业专家在评估Uptime Institute的数据中心设计和IT平台弹性时所观察到的情况是,企业高管越来越依赖边缘计算来提供关键的企业服务。在物联网时代,大多数企业的业务可以获益于边缘计算。

边缘计算的范围很广泛,可以从繁华城市附近的大型主机托管设施到位于远程位置(例如蜂窝塔或网络枢纽)的关键服务器、存储和网络设备的单个机架。

边缘数据中心所支持的内容性质也越来越关键,从低重要性的消费者内容交付(如Netflix,谷歌和亚马逊等公司的个人助理)到关键的商业内容(如自主驾驶车辆之间的协调)等等。因此,边缘数据中心至少需要针对大规模数据中心进行相同的设计调查。提供持续的永远在线的环境或始终可用的低延迟的环境已经变得越来越重要。

弹性问题

数据中心和IT行业的专业人士都非常清楚,如果设计不当,IT堆栈中任何地方的单个薄弱环节都可能导致服务变得不可用或无法使用。

为了更好地管理IT环境,企业的工作人员和高级管理人员应该专注于边缘计算的个五方面,以帮助确保端到端的弹性:

边缘计算推动AI发展,未来能摆脱云计算吗?

的确,现在人工智能AI技术的火爆程度不亚于任何一项IT新技术的宣传力度,我们也不可否认,人工智能背后所依靠的就是云计算平台的强大支撑,很多AI的具体需要依靠云计算平台当中边缘计算去完成,但是,现在AI在应用部署过程当中仍然受限制于边缘计算的成本层面以及设备只能分析能力等很多方面。

不管是从现在的国家政策扶持方面,还是企业在业务应用推动等方面,我们都可以看到人工智能现在到底有多火,根据权威市场分析机构的研究数据表明,在未来,全球人工智能市场规模年均增长率达到15%。到2030年,人工智能将助推全球生产总值增长12%左右,近10万亿美元。如此庞大的一个市场规模足以让越来越多的企业投身其中。

到底什么是边缘计算?

正是因为边缘计算对于人工智能以及对于云服务的重要意义,我们才更要清楚的了解到底什么才是边缘计算。所谓的边缘计算就是在靠近物理设备或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,来满足快速连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求技术。

边缘计算和雾计算如何改变IoT的应用方式

本文将会介绍边缘计算是什么,在2018年的涨势如何,以及业界应该给予它怎样的关注。

边缘计算:远离核心的移动计算

从根本上来讲,边缘计算是智能和计算从云网络中的集中式数据服务器到网络边缘硬件的移动,传感器不是在某个位置收集数据,然后将数据发送回中央服务器进行处理,而是在本地可用的硬件上对数据进行处理,只把处理结果发送到云端,以便确保信息的即时可用性并进行操作,而不需要进一步对数据加以处理。

将计算迁移到边缘具备以下几个优势,能够促进更理想的计算:
• 能够近乎实时地处理数据
• 处理的数据可以从各个边缘节点并行收集
• 消除了在带宽有限的网络上发送原始数据的负担
• 消除计算量大的原始数据对数据中心的压力
• 降低云网络从数据中获得信息的依赖性
• 可以帮助管理在本地处理而不是共享的敏感数据

边缘计算的出现绝对归功于云计算的可用性和广泛应用,以及越来越易于访问的经济试用的物联网解决方案。有很多易于定制和可访问的SoC,例如Raspberry Pi,使得边缘计算更加可行。

有分析机构预测到2022年边缘计算将成为一个价值67.2亿美元的产业,年增长率为35.4%。

在物联网上融合云和边缘计算的三个步骤

在过去的几年里,物联网已经迅速发展。根据摩尔定律,每个芯片的晶体管数量,每18个月会增加一倍,因此硬件开发人员能够在同样的空间中,加入更多的功能。这创造出更小的电脑,更小的手机和其他电子设备。

所有连接到互联网的设备,都需要芯片,但是直到最近,芯片才变得足够小。这与无线网络的迅速增长相结合,使得连接设备和为其提供远程功能,变得更方便。

这就是物联网:简单的设备可以通过大小合适的新型高性价比芯片进行控制和监控。随着微软这样的大公司继续大力投资开发这项技术,如何构建物联网,成为如何管理大量数据的问题。

信息的海洋

多年来,公司一直使用数据中心的系统,进行计算和控制。即使是基于云的系统也依赖于一套软件组件,这些软件组件通过数据流转,收集结果并将其传输回来。

物联网改变了这种动态。突然之间,数以千计的设备正在共享数据,与其他系统通信,并向数千个终端提供控制。

这带来了数据收集和分析的新问题。由于这些新网络共享数据的方式,物联网设备通常很慢,共享少量的信息,并且无法保证数据何时到达。在智能城市和建筑物中尤其如此,数以千计的传感器以不同的时间间隔生成数据,并在云端完成处理。

为什么边缘计算是物联网发展的核心

目前很多连接的设备能够充分利用云计算的优势,但物联网设备制造商和应用开发人员发现在设备本身进行计算和数据分析将会带来众多的好处。

在设备上进行计算和分析的方式有助于降低关键应用的延迟、降低对云的依赖,能够更好地管理物联网生成的大量数据。这种在设备上处理数据和分析的方式被业界称为边缘计算,将网络/云边缘的设备当作是互联网连接的设备和网络。计算在物联网应用中带来了新的可能,尤其是对于依赖机器学习的任务,如对象检测、人脸识别、语言处理和障碍物回避。

边缘计算的兴起是很著名的技术迭代,从集中处理开始,然后演变成分布式的架构。互联网本身就是从政府机构和大学中的大型机开始的,然后演变为PC机,再到新兴的互联网的页面。当智能手机在蜂窝网络边缘取代功能机时,移动性革命大大加快。边缘计算对物联网的影响进程也与之类似,随着终端设备变得更加强大,能够运行更加复杂的应用程序,边缘计算生态系统快速发展。

边缘计算在消费者和工业物联网用例中都能提供切实的价值。它只能通过发送重要信息而不是原始传感器数据流来帮助降低连接成本,这对通过LTE /蜂窝电话(如智能电表或资产跟踪器)进行连接的设备来说尤为重要。此外,在处理工业设施中的传感器产生的大数据时,在发送数据之前分析和过滤功能将大大节省网络和计算资源。

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