科技科普:读懂2022年最火的边缘计算

来源:互联网作者:Admin阅读量:159

随着智能终端和数据越来越多,网络的传输速度越来越快,覆盖面越来越广,对云端的存储和计算能力提出了更高的要求。这必然会推动计算力向智能终端一侧下沉,边缘计算应运而生。




什么是边缘计算?

边缘计算强调“边缘”,它将数据的处理、应用程序的运行,甚至一些功能服务的实现由中心服务器下放到网络边缘的节点上。如果说云计算是集中式大数据处理,那么,边缘计算可以理解为边缘式大数据处理——数据不用再传到遥远的云端,在边缘侧就能解决。


简单来说,云计算就像章鱼的大脑,边缘计算就类似于章鱼的那些小爪子,每个爪子就是一个小型的机房,并靠近具体的实物。边缘计算的主要价值在于减少超大流量对网络的消耗,同时为各种应用提供低延时和开放的网络能力。



边缘计算.png


事实上,虽然起了一个“边缘”的名字,但在应用方面,“边缘计算”一点都不“边缘”,反而有着十分广阔的前景。




边缘计算的优势


将一些数据功能(如存储、处理和分析)从云移至边缘更靠近数据生成的位置,可以带来一些关键益处:


  • 提升速度并降低延迟。将数据处理和分析转移到边缘有助于加快系统响应,从而加速事务处理,提升体验,这在准实时应用中至关重要,如自动驾驶车辆。

  • 改善网络流量管理。尽量减少通过网络发送到云端的数据量,可降低传输和存储大量数据的带宽和成本。

  • 更高的可靠性。网络可单次传输的数据量是有限的。对于网络连接较差的位置,借助在边缘存储和处理数据的能力,可提高云连接中断时的可靠性。

  • 增强的安全性。如果实施得当,边缘计算解决方案可限制网络的数据传输,从而提高数据安全性




边缘计算的应用场景


与传统数据中心不同的是,边缘计算的应用场景非常的多,各行各业都有着典型边缘计算应用场景,例如:



  • 智慧零售方面,边缘计算可以帮助零售商通过部署数字标牌、数字钱包、增强现实技术和智能试衣间为顾客提供数字化购物体验,同时通过供应链数字化来优化成本结构。


  • 无人驾驶领域,无人汽车需要在高速移动状态下对周围环境做出快速反应。在此情况下,响应时间成为该项技术极其重要的指标。只有将时延控制在10毫秒之内,才有可能成功实现无人驾驶。要达到这种效率,就必须借助边缘计算。


  • 农业领域,当前应用无人机遥感监测技术跟踪农田病虫害进展情况已较为普遍。而如果在无人机上部署内置检测模型和作业模型,就有可能实现边缘计算,让植保作业的执行更具效率。


  • 智能制造领域,工厂利用边缘计算智能网关进行本地数据采集,并进行数据过滤、清洗等实时处理。


  • 直播领域,服务器完成分析工作之前,直播数据可以缓存在存储介质中,这些边缘存储的关键数据与洞察,可以应对来自终端交易和服务的延迟敏感型请求。



除了这些场景,边缘计算还可以应用在室内定位、视频优化、AR(增强现实)、车联网等多个领域。




边缘计算面临的诸多挑战


首先是安全性,因为边缘计算的市场必然是一个多方参与、充分异构,而且长尾效应非常严重的市场,所以会出现五花八门的诉求。同时在硬件的架构、软件的体系方面,还涉及很多利益冲突或是多方共赢的情况。因此安全是最大的一个挑战。



除了安全外,智能化也是重要挑战和需要提升的部分。



最后是来自应用生态的挑战。目前,5G专网下的边缘计算场景业务基本都是经过和头部企业进行探讨,以科研或以应用示范为目的,甚至以抢占先机为目的推动一些项目落地示范。这些落地示范项目的实用性还有待考证,目前并没有找到5G专网+边缘计算才能解决的啥手级别的应用,还需进一步的挖掘。对于应用生态的挖掘,只能是迭代,边走边看,鼓励学界产业界协同创新,多用5G专网和边缘计算,用创新思维、开放思维,去探讨各种各样的新生态。



边缘计算服务提供商


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