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为了边沿计算亚马逊谷歌微软已正面交锋略

时间:2020-10-18 01:48:43 来源:互联网 阅读:0次
为了边沿计算,亚马逊、谷歌、微软已正面交锋!

摘要:so,你真的了解边沿计算吗?

边沿计算的前世今生

云计算自2005年提出以后,就开始逐步地改变我们的生活、学习、工作的方式。云计算使得公司能够在自己的物理硬件之外,通过远程网络俗称“云”存储和处理数据和其他的计算任务。

举个最熟习的例子,我们用云服务功能来备份智能手机中的数据,可以通过另一个联网设备,比如台式电脑,登陆账户连接到云,检索智能手机里的数据。信息不再遭到智能手机或台式机的内部硬盘容量的限制。

简单来说,云计算是计算服务的集中化,以最简单的情势利用同享数据中心基础设施和规模经济来降低成本。

近年来,云计算的整合和集中化性质被证明具有本钱效益和灵活性,但物联网和移动计算的兴起给网络带宽带来了不小的压力。

特别是物联网的快速发展让我们进入了后云时期。在我们的日常生活中会产生大量的数据,其应用可能会要求极快的响应时间,数据的私密性等。

云计算的范式

边沿计算的范式

如果把物联网产生的数据传输给云计算中心,将会加大网络负载,网路可能造成拥堵,并且会有一定的数据处理延时。

同时,不是所有的智能设备都可以利用云计算来运行。

因此,边沿计算应运而生。

有了云,为什么还要到达边沿?

在很多情况下,边沿计算和云计算是共生关系。有个形象的解释,把云计算和边沿计算比喻成章鱼的各器官,恍如更容易理解。

作为自然界中智商最高的无脊椎动物,章鱼具有“概念思惟”能力,与两个强大的记忆分不开。

一个是大脑记忆,大脑具有5亿个神经元,另一个是八个爪子上的吸盘。也就是说,章鱼的八条腿可以思考并解决问题。

云计算就好比章鱼的大脑,边沿计算就类似于八爪鱼的那些小爪子,一个爪子就是一个小型的机房,靠近具体的实物。边沿计算更靠近设备端,更靠近用户。

随着物联网、虚拟现实、增强现实等技术的发展与应用,未来将会出现数据大的状态。完全依赖云计算来进行数据传输和处理,将会造成巨大的网络延迟。

搭配了分布式的边沿计算以后,通过智能路由等装备和技术,在不同设备之间传输数据可以有效减少网络流量,下落数据中心的负荷。

例如,一列火车可能包括可以立即其发动机状态信息的传感器。在边沿计算中,传感器数据不需要传输到火车上或云端的数据中心,来查看是否是有甚么东西影响了发动机的运转。

边沿计算将数据在边沿节点进行处理能够有效减少数据的传输和处理,但通过云计算的远程存储依然至关重要。

而边沿设备所涉及的另外一项技术也很重要,它就是雾计算。

边沿计算具体是指在网络的“边沿”处或附近进行的计算进程,而雾计算则是指边沿装备和云端之间的网络连接。

换句话说,雾计算使得云更接近于网络的边沿。

还是火车的例子,传感器能够搜集数据,但不能立即就数据采取行动。假定火车工程师想要了解火车车轮和刹车如何运行,他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否是需要维修。

在这种情况中,数据处理使用边沿计算,但其实不需要即时进行。而使用雾计算,短时间分析可以在给定的时间点实现,其实不需要完全返回到中央云。

边沿计算有多利害?

知道了什么是边沿计算,那它究竟有哪些优势?

数据处理和分析更快速:

数据处理更接近数据,而不是在外部数据中心或云端进行,因此可以减少迟延时间。数据在整合、迁移等方面可以减少20倍的时间。

例如在人脸识别领域,响应时间由900ms减少为169ms。

本钱较低:

把部份计算任务从云端卸载到边沿以后,全部对能源的消耗减少了30%-40%。

企业在本地装备的数据解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。

网络流量较少:

随着物联网设备数量的增加,数据生成继续以创纪录的速度增加。因此,网络带宽变得更加有限,让云端不堪重负,造成更大的数据瓶颈。

应用程序运行效力更快:

随着滞后减少,应用程序能够以更快的速度更高效地运行。

安全性更高:

由于边沿设备能够在搜集和本地处理数据,数据没必要传输到云端。因此,敏感信息不需要经过网络,这样要是云遭到网络攻击,影响也不会那末严重。

另外,边沿计算还能够让新兴联网装备和旧式装备之间实现互通。它将旧式使用的通信协议转换成现代联网装备能够理解的语言。这意味着传统工业装备可以无缝且高效地连接到现代的物联网平台。

边沿计算发展现状如何?

边沿计算市场仍然处于初期发展阶段。包括亚马逊、微软和谷歌在内的一些科技巨头都在探索“边沿计算”技术,这可能会引发下一场大规模的计算比赛。

2017年,亚马逊携AWS Greengrass率先进军边沿计算领域。该服务将AWS扩展到设备上,这样它们就可以“在本地处理它们所生成的数据,同时依然可以使用云来进行、数据分析和持久的存储”

Edge TPU

谷歌也不甘示弱,它在此前发布了两款新产品硬件芯片Edge TPU和软件堆栈Cloud IoT Edge,旨在帮助改良边缘联网设备的。

微软在这1领域也有一些大动作。该公司计划在未来4年在物联网领域投入50亿美元,其中包括边缘计算项目。微软发布了它的Azure IoT Edge解决方案,该方案“将云分析扩展到边沿装备”支持离线使用。

阿里云在年初宣布2018年将战略投入边沿计算技术领域,并推出首个IoT边沿计算产品Link Edge,将阿里云在云计算、大数据、人工智能的优势拓宽到更靠近端的边沿计算上,打造云、边、端一体化的协同计算体系。

华为IoT云服务2.0

计划涉足边缘计算领域的其实不只有这些巨头。随着联网装备愈来愈多地出现,许多玩家都正在软件和技术来帮助边沿计算实现腾飞。惠普、华为、Scale Computing、英伟达、富士通和诺基亚、英特尔、IBM、思科等等都已在布局。

虽然亚马逊云服务AWS在公共云领域依然占据主导地位,但谁将成为这个新兴的边沿计算领域的领导者仍有待观察。

边沿计算面临哪些?

编程可行性

在云计算平台编程是非常便捷的,由于云有特定的编译平台,大部分程序都可以在云上跑。但是边沿计算下的编程就会面临一个问题,平台异构问题,每一个网络的边沿都是不一样的,有可能是ios,也有可能是安卓或linux等等,不同平台下的编程又是不同的。

技术碎片化

边沿侧技术体系的每一个领域都有大量的技术选择,目前业界有超过6种以上的工业实时以太技术,超过40种工业总线,还有多种公私有云平台。技术碎片化给间的互联互通、数据价值的发掘带来的巨大的和本钱。

数据抽象

在物联网环境中会有大量的数据生成,并且由于物联网网络的异构环境,生成的数据各种格式,把各种各样的数据格式化对边沿计算来说是一个。同时,网络边沿的大部分事物只是周期性的搜集数据,定期把搜集到的数据发送给网关,而网关中的存储是有限的,他只能存储最新的数据,因此边沿结点的数据会被常常刷新。

未来智能实验室是人工智能学家与科学院相干机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。

未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能智商评测体系,展开世界人工智能智商评测;展开互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

本文相干词条概念解析:

边沿

《边沿》是由无地步写的网络小说。一下轻轻的点击,一个平凡男人的命运从此逆转:为了生存,他用尽手段,为了活下去,他努力进化!他同一群非凡的同伴,纵横来回于各个经典影视游戏作品的世界中,与那些大名鼎鼎的英雄美人一起或厮杀、或冒险、或演绎经典爱情、或品味悲壮别离……

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