边缘计算将是一种新的生态模式,通过网络边缘测汇聚网络、计算、存储、应用、智能等五类资源,提高网络服务性能、开放网络控制能力,从而激发类似移动互联网的新模式新业态。
和传统的中心化思维不同,它的主要计算节点以及应用分布式部署在靠近终端的数据中心,这使得在服务的响应性能、可靠性方面都高于传统的中心化的云计算概念,具体而言,边缘计算可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。
边缘计算的作用
1. 分布式和低延时计算
云计算往往并不是最佳策略,计算需要在更加靠近数据源的地方执行,这个优点可以扩展到任何基于web的应用程序上,这说明在更靠近用户的边缘节点上,边缘计算可以用于改进服务。
许多数据流由边缘设备产生,但是通过“远处”的云计算处理和分析,不可能做出实时决策,作为云计算的有益补充,可以利用边缘节点,用以减少网络等待时间。
2. 超越终端设备的资源限制
与数据中心的服务器相比,用户终端(如智能手机)的硬件条件相对受限,然而,并非来自终端设备的所有数据都需要由云计算执行,数据可以利用适合数据管理任务的空闲计算数据,在边缘节点处过滤或分析。
3. 可持续的能源消耗
大量研究显示,云计算会消耗庞大的能源,未来十年数据中心所消耗的能量源可能是如今消耗量的3倍。一些嵌入式小型设备的基础信息采集处理完全可以在端完成,即手机传感器把数据传送到官网后,就通过边缘计算进行数据过滤和处理,没必要每条原始数据都传送到云,这省去了大量的能源成本。
4. 智能化
不仅是消费级的物联网终端,边缘计算还将在工业应用中发挥重要作用,计算可以分层执行,利用网络远端的资源完成。
5. 应对数据爆炸和网络流量压力
通过在边缘设备上执行数据分析,可有效应对数据爆炸,减轻网络的流量压力,边缘计算能够缩短设备的响应时间,减少从设备到云数据中心的数据流量,以便在网络中更有效的分配资源。
边缘计算终端的计算能力如何,可否能起到“智能”分析的作用,据国际数据公司的预测,到2020年将有超过500亿的终端与设备联网,未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理和存储。
和云计算有什么区别?
目前,云计算是行业的大势所趋,而对于云计算来说,所有的数据都要汇总到后端的数据中心完成。在“云、管、端”三者的角色中,云计算更侧重于“云”,是实现最终数据分析与应用的场所。
但是在边缘计算中,强调了“边缘”也就是“端”所在的物理区域。在这个区域,如果能够为“端”就近提供网络、计算、存储等资源,显然实时性等业务需求能够容易满足,这是“边缘计算”相比于“云计算”最大的不同。 “边缘计算”也特别强调计算的作用。
和雾计算是什么关系?
雾计算这个词相对来说是最近出现的一个词。因为和云相比位置上更接近设备,所以表示为雾,它是作为实现IoT的结构为Cisco等提倡,旨在为全球范围所采用。另一方面,边缘计算这个术语,早就用于表示云和设备的边界。
雾计算,处理能力放在包括 IoT设备的LAN里面。这个网络内的IoT网关,或者说是雾节点用于数据收集,处理,存储。多种来源的信息收集到网关里,处理后的数据发送回需要该数据的设备。
边缘计算,进一步推进了雾计算的「LAN内的处理能力」的理念,处理能力更靠近数据源。不是在中央服务器里整理后实施处理,而是在网络内的各设备实施处理。
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