【边缘计算平台】边缘计算助力互联网发展,边缘计算平台的重要性
边缘计算(Edge Computing)是相对云计算来说的的,边缘计算是指收集并分析数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备和网络中,而不是必须将数据传输到计算资源集中化的云端进行处理。通俗的说,边缘计算是去中心化或分布式的云计算,原始数据不传回云端,而是在本地完成分析处理。
边缘计算是什么?
边缘计算是一种计算网络架构,其中计算尽可能靠近数据源,以减少延迟和带宽使用。目的是减少需要在远离数据源或需要计算结果的用户的集中远程位置(即“云”)中执行的计算量,从而最大限度地减少计算量客户端和服务器之间必须发生的远程通信。近年来,技术的快速进步使得计算硬件的小型化和密度增加以及软件虚拟化使边缘计算变得更加可行。
在其基本层面上,边缘计算使计算和数据存储更靠近收集数据的设备,而不是依赖可能相距数千英里的中心位置。这样做是为了使数据,尤其是实时数据,不会受到影响应用程序性能的延迟问题。此外,公司可以通过在本地完成处理来节省资金,减少需要在集中或基于云的位置处理的数据量。
边缘计算是由于物联网设备的指数增长而开发的,这些设备连接到互联网以接收来自云端的信息或将数据传送回云端。许多物联网设备在运行过程中会产生大量数据。
为什么需要边缘计算?
产生海量数据(例如智能工厂或城市中的物联网设备)、消耗海量数据(例如使用5G 手机观看 4K 流媒体视频或 VR 游戏设备) 的网络边缘在线设备迅速增加 ),或两者兼顾(例如自动驾驶汽车)。
使用传统的“云计算”模型需要将所有这些数据传输回中央数据中心。在传输回设备之前进行处理,将网络带宽要求推到了极限。尽管网络技术有所改进,但数据中心无法保证可接受的传输速率和响应时间,这可能是许多应用程序的关键要求。因此,边缘计算将计算和存储能力带到网络边缘,在物理上、逻辑上或地 理上靠近终端设备,减少网络带宽使用和延迟并缩短响应时间。边缘计算是加快互联网速度的主要组成部分!
想想在工厂车间监控制造设备的设备或从远程办公室发送实时镜头的联网摄像机。虽然产生数据的单个设备可以很容易地通过网络传输数据,但当同时传输数据的设备数量增加时就会出现问题。与其使用一台摄像机传输实时镜头,不如将其乘以数百或数千台设备。不仅质量会因延迟而受到影响,而且带宽成本也可能是巨大的。
边缘计算硬件和服务通过成为许多这些系统的本地处理和存储源来帮助解决这个问题。例如,边缘网关可以处理来自边缘设备的数据,然后仅将相关数据通过云发送回,从而减少带宽需求。或者它可以在实时应用需求的情况下将数据发送回边缘设备。
这些边缘设备可以包括许多不同的东西,例如物联网传感器、员工的笔记本电脑、他们最新的智能手机、安全摄像头,甚至办公室休息室中连接互联网的微波炉。边缘网关本身被视为边缘计算基础设施中的边缘设备。
边缘计算使用例子
有多少用户就有多少不同的边缘用例——每个人的安排都会不同——但有几个行业一直处于边缘计算的前沿。制造商和重工业使用边缘硬件作为延迟不容忍应用程序的推动者,将处理能力保持在工厂车间重型机械的自动协调等需要的地方。边缘还为这些公司提供了一种方法来集成物联网应用程序,例如靠近机器的预测性维护。同样,农业用户可以使用边缘计算作为来自各种连接设备的数据的收集层,包括土壤和温度传感器、联合收割机和拖拉机等。