云计算还不够?"边缘计算"又是什么?为何它潜力无限?

 616620131   2018-08-16 09:16   172 人阅读  0 条评论

8月15日消息,闻名创投调研安排CB Insights撰文胪陈了边际核算的开展和运用远景。文章称,云核算现已不足以即时处理和剖析由物联网设备、联网轿车和其他数字渠道生成或行将生成的数据,这个时候边际核算可以派上用场。该技能具有着运用于许多职业范畴和发挥巨大作用的潜力。

以下是文章首要内容:

有时更快的数据处理是一种奢华——有时它生死攸关。

例如,主动驾驭轿车本质上是一台装有轮子的高功能核算机,它经过很多的传感器来搜集数据。为了使得这些车辆可以安全可靠地工作,它们需求当即对周围的环境做出反响。处理速度的任何推迟都有可能是丧命的。尽管联网设备的数据处理现在首要是在云端进行的,但在中心效劳器之间来回传送数据可能需求几秒钟的时刻。这一时刻跨度太长了。

边际核算则让主动驾驭轿车更快速地处理数据成为可能。这种技能使得联网设备可以处理在“边际”构成的数据,这里的“边际”是指坐落设备内部或许与设备自身要近得多的当地。

据估计,到2020年,每人每天均匀将发作1.5GB的数据量。跟着越来越多的设备衔接到互联网并生成数据,云核算可能无法彻底处理这些数据——特别是在某些需求十分快速地处理数据的运用场景傍边。

边际核算是云核算以外的另一种可选处理计划,未来它的运用规模很有可能将远不止是无人驾驭轿车。

包含亚马逊、微柔和谷歌在内的一些科技巨子都在探究“边际核算”技能,这可能会引发下一场大规模的核算比赛。尽管亚马逊云效劳Amazon Web Services(AWS)在公共云范畴依然占有主导地位,但谁将成为这个新式的边际核算范畴的领导者仍有待查询。

在本文中,咱们将深入探讨什么是边际核算,与该技能相关的优势,以及它在各行各业中的运用。

一个充溢改变的核算范畴

在了解边际核算之前,咱们必须先来看看它的前身——云核算——是怎么为遍布全球的物联网(IoT)设备铺平道路的。

云核算 赋能 互联国际

从可穿戴设备到联网厨房电器,联网设备可以说无处不在。据估计,到2019年,全球物联网商场规模将超越1.7万亿美元,较2013年的4860亿美元添加逾两倍。

因而,云核算——许多智能设备衔接到互联网来运作的进程——现已成为一种越来越干流的趋势。

云核算使得公司可以在自己的物理硬件之外,经过长途效劳器网络(俗称“云”)存储和处理数据(以及其他的核算使命)。

例如,你可以挑选运用苹果的iCloud云效劳来备份你的智能手机,然后你可以经过另一个联网设备(比方你的台式电脑)检索智能手机里的数据,办法是登录你的账户衔接到云。你的信息不再遭到智能手机或台式机的内部硬盘容量的约束。

这只是众多云核算用例之一。另一个比方是经过Web端或移动浏览器来拜访各种完整的运用程序。由于云核算越来越受欢迎,它招引了亚马逊谷歌、微柔和IBM等大型科技公司入局。据私有云办理公司RightScale于2018年进行的一项查询显现,在首要的公共云供给商傍边,亚马逊AWS和微软Azure排列第一和第二。


图示:越来越多的企业在公共云上工作运用程序

可是集中式云核算并不适宜全部的运用程序和用例。边际核算则可以在传统云基础设备可能难以处理的范畴供给处理计划。

向边际核算的改变

在咱们处处充斥着数据的未来,将有数十亿部设备衔接到互联网,因而更快更可靠的数据处理将变得至关重要。

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

终究,并不是全部的智能设备都需求运用云核算来工作。在某些状况下,这种数据的往复传输可以——也应该——避免。

由此,边际核算应运而生。

依据CB Insights的商场规模量化东西,到2022年,全球边际核算商场规模估计将到达67.2亿美元。尽管这是一个新式范畴,但在云核算掩盖的一些范畴,边际核算的工作功率可能要更高。

边际核算使得数据可以在最近端(如电动机、泵、发电机或其他的传感器)进行处理,削减在云端之间来回传输数据的需求。

商场研讨公司IDC称,边际核算被描绘为“微型数据中心的网状网络,在本地处理或存储要害数据,并将全部接收到的数据推送到中心数据中心或云存储库,其掩盖规模不到100平方英尺”。

例如,一列火车可能包含可以当即供给其发动机状况信息的传感器。在边际核算中,传感器数据不需求传输到火车上或许云端的数据中心,来检查是否有什么东西影响了发动机的工作。

本地化数据处理和存储对核算网络的压力更小。当发送到云的数据变少时,发作推迟的可能性——云端与物联网设备之间的交互导致的数据处理推迟——就会下降。

这也让依据边际核算技能的硬件承担了更多的使命,它们包含用于搜集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU。

跟着边际核算的鼓起,了解边际设备所涉及的另一项技能也很重要,它就是雾核算。

边际核算详细是指在网络的“边际”处或邻近进行的核算进程,而雾核算则是指边际设备和云端之间的网络衔接。

换句话说,雾核算使得云更挨近于网络的边际;因而,依据OpenFog的说法,“雾核算总是运用边际核算,而不是边际核算总是运用雾核算。”

说回咱们的火车场景:传感器可以搜集数据,但不能当即就数据采纳举动。例如,假如一名火车工程师想要了解火车车轮和刹车是怎么工作的,他可以运用前史累计的传感器数据来猜测零部件是否需求修理。

在这种状况中,数据处理运用边际核算,但它并不总是即时进行的(与确定引擎状况不同)。而运用雾核算,短期剖析可以在给定的时刻点完结,而不需求彻底返回到中心云。


图示:云核算、雾核算与边际核算

因而,要记住的是,尽管边际核算给云核算带来补充,而且与雾核算一同十分紧密地运作,但它绝不是二者的代替者。

边际核算 的优势

尽管边际核算是一个新式的范畴,可是它具有一些清楚明了的长处,包含:

  • 实时或更快速的数据处理和剖析:数据处理更挨近数据来历,而不是在外部数据中心或云端进行,因而可以削减拖延时刻。

  • 较低的本钱:企业在本地设备的数据办了处理计划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:跟着物联网设备数量的添加,数据生成继续以创纪录的速度添加。因而,网络带宽变得愈加有限,让云端不堪重负,形成更大的数据瓶颈。

  • 更高的运用程序工作功率:跟着滞后削减,运用程序可以以更快的速度更高效地工作。

  • 削弱云端的角色也会下降发作单点毛病的可能性。

例如,假如一家公司运用中心云来存储它的数据,云一旦宕机,那么数据将无法拜访,直至问题得到修正——公司可能因而遭受严峻的事务损失。

2016年,Salesforce网站的北美14站点(又叫NA14)宕机超越24个小时。客户无法拜访用户数据,从电话号码到电子邮件等等,事务运营遭受严峻的损坏。

尔后,Salesforce将它的物联网云转移到亚马逊的AWS上,可是这次宕机事件凸显了只是依靠云的一大弊端。

削减对云的依靠也意味着某些设备可以稳定地离线工作。这在互联网衔接受限的区域特别可以派上用场——无论是在严峻缺乏网络效劳的特定区域,还是油田等一般无法拜访的偏远区域。

边际核算的另一个要害优势与安全性和合规性有关。跟着政府越来越重视企业怎么运用消费者的数据,这一点尤为重要。

欧盟(EU)最近实施的《通用数据维护法令》(GDPR)就是一例。该法令旨在维护个人可辨认信息免遭数据乱用。

由于边际设备可以在搜集和本地处理数据,数据不用传输到云端。因而,敏感信息不需求经由网络,这样要是云遭到网络攻击,影响也不会那么严峻。

边际核算还可以让新式联网设备和老式的“留传”设备之间完结互通。它将老式体系运用的通信协议“转换成现代联网设备可以了解的言语”。这意味着传统工业设备可以无缝且高效地衔接到现代的物联网渠道。

边际核算开展现状

今天,边际核算商场依然处于初期开展阶段。但跟着越来越多的设备连网,它好像备受重视。

操纵云核算商场的那些公司(亚马逊、谷歌和微软)正在成为边际核算范畴的领先者。

上一年,亚马逊携AWS Greengrass进军边际核算范畴,走在了职业的前面。该效劳将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,同时依然可以运用云来进行办理、数据剖析和耐久的存储”。

微软在这一范畴也有一些大动作。该公司计划在未来4年在物联网范畴投入50亿美元,其间包含边际核算项目。

微软发布了它的Azure IoT Edge处理计划,该计划“将云剖析扩展到边际设备”,支撑离线运用。该公司还期望聚焦于边际的人工智能运用。

谷歌也不甘示弱。它在本月早些时候宣告了两款新产品,意在协助改进边际联网设备的开发。它们分别是硬件芯片Edge TPU和软件仓库Cloud IoT Edge。

谷歌表示,“Cloud IoT Edge将谷歌云强壮的数据处理和机器学习功用扩展到数十亿台边际设备,比方机器人手臂、风力涡轮机和石油钻塔,这样它们就可以对来自其传感器的数据进行实时操作,并在本地进行成果猜测。”

可是,有意进入该范畴的并不只是这三大科技巨子。

跟着联网设备越来越多地呈现,新式生态体系中的许多玩家都正在开发软件和技能来协助边际核算完结腾飞。

在接下来的四年里,惠普企业将在边际核算范畴出资40亿美元。该公司的Edgeline Converged Edge Systems体系的方针客户是那些期望取得数据中心级核算才能,且一般在边远区域运营的工业合作伙伴。

它的体系许诺在不依靠于将数据发送到云或数据中心的状况下,为工业运营(比方石油钻井渠道、工厂或铜矿)供给来自联网设备的洞见。

在新式的边际核算范畴,其他首要的竞争者包含Scale Computing、Vertiv、华为、富士通和诺基亚等。

人工智能芯片制作商英伟达于2017年推出了Jetson TX2,这是一个面向边际设备的人工智能核算渠道。它的前身是Jetson TX1,它号称要“从头界说将高档AI从云端扩展到边际的可能性”。

许多闻名的公司也在出资布局边际核算,包含通用电气、英特尔、戴尔、IBM、思科、惠普企业、微软、SAP SE和AT&T。

例如,在私募商场上,戴尔和英特尔均出资了为工商业物联网运用供给边际智能的Foghorn公司。戴尔还参加了物联网边际渠道IOTech的种子轮融资。

上面提到的许多公司,包含思科、戴尔和微软,也现已联合起来组成了OpenFog联盟。该安排的方针是标准化这项技能的运用。

边际核算在各行各业的运用

跟着传感器价格和核算本钱的继续下降,更多的“东西”将被衔接到互联网。

跟着更多的联网设备变得可用,边际核算将在各行各业中得到越来越多的运用,特别是在云核算功率低下的一些范畴。

咱们现已开端看到该技能在多个不同的职业范畴发作影响。

“当咱们把云的威力下沉到设备(即边际)时,咱们可带来实时地呼应、剖析和举动的才能,特别是在网络条件有限或许缺乏网络的区域……它还处于初期开展阶段,但咱们正开端看到这些新功用可以运用于处理全球规模的一些严重应战。”——微软首席技能官凯文 · 斯科特(Kevin Scott)

从主动驾驭轿车到农业,以下几个职业将会从边际核算的潜力中获益。

交通运输

边际核算技能最清楚明了的潜在运用之一是交通运输——更详细地说,是无人驾驭轿车。

主动驾驭轿车配备了各式各样的传感器,从摄像头到雷到达激光体系,来协助车辆工作。

如前所述,这些主动驾驭轿车可以运用边际核算,经过这些传感器在离车辆更近的当地处理数据,进而尽可能地削减体系在驾驭进程中的呼应时刻。尽管无人驾驭轿车还不是干流趋势,但公司们正在有备无患。

本年早些时候,轿车边际核算联盟(AECC)宣告将发动以联网轿车处理计划为要点的项目。

“联网轿车正敏捷地从奢华车型和高端品牌扩张到大批量的中端车型。轿车职业将很快到达一个临界点,到时轿车所发作的数据量将超越现有的云、核算和通信基础设备资源。”——AECC主席兼总裁村田兼一(Kenichi Murata)

该联盟的成员包含DENSO Corporation、丰田轿车、AT&T、爱立信、英特尔等公司。

不过,不只是是主动驾驭轿车会发作很多的数据并需求实时处理。飞机、火车和其他的交通东西也是如此——不管它们有没有人类驾驭。

例如,飞机制作商庞巴迪(Bombardier)的C系列飞机就配备了很多的传感器来敏捷检测发动机的功能问题。在12小时的飞翔中,飞机发作了多达844 TB的数据。边际核算支撑对数据进行实时处理,因而该公司可以主动处理引擎问题。

医疗保健

现在,人们越来越喜爱佩带健身追寻设备、血糖监测仪、智能手表和其他监测健康状况的可穿戴设备。

可是,要真实地从所搜集的海量数据中获益,实时剖析可能是必不可少的——许多的可穿戴设备直接衔接到云上,但也有其他的一些设备支撑离线工作。

一些可穿戴健康监控器可以在不衔接云的状况下本地剖析脉息数据或睡眠形式。然后,医师可以当场对患者进行评价,并就患者的健康状况供给即时反响。

但在医疗保健范畴,边际核算的潜力远不局限于可穿戴设备。

不妨想想,快速的数据处理可以给长途患者监控、住院患者护理以及医院和诊所的医疗办理带来多大的优点。

医师和临床医师将可以为患者供给更快、更好的护理,同时患者所生成的健康数据也多了一层安全维护。医院病床均匀有20个以上的联网设备,会发作很多的数据。这些数据的处理将直接发作在更靠近边际的当地,而不是将保密数据发送到云端,因而可以避免数据被不妥拜访的危险。

如前所述,本地化数据处理意味着大规模的云端或网络毛病不会影响事务工作。即便云操作中止,这些医院的传感器也能独登时正常工作。

制作业

智能制作有望从现代工厂很多布置的传感器中取得洞见。

由于可以削减滞后,边际核算可能会使得制作流程可以更快速地做出呼应和变动,可以实时地运用数据剖析得出的洞见和实时举动。这可能包含在机器过热之前将其封闭。

一家工厂可以运用两个机器人来完结相同的使命,两个机器人装有传感器,并衔接到一个边际设备上。边际设备可以经过工作一个机器学习模型来猜测其间一个机器人是否会操作失利。

假如边际设备判定机器人很可能会呈现毛病,它就会触发举动来阻挠或减慢机器人的工作。这会使得工厂可以实时地评价潜在的毛病。

假如机器人可以自己处理数据,它们也可能变得愈加自给自足和反响活络。

边际核算应该支撑更快地从大数据中更多的洞见,以及支撑将更多的机器学习技能运用到事务运营中。

终究方针是,发掘实时发作的海量数据的巨大价值,避免安全隐患,并削减工厂车间机器工作中止的状况。

农业和智能农场

边际核算十分适宜运用于农业,由于农场常常处于偏远的方位和恶劣的环境中,可能存在带宽和网络衔接方面的问题。

现在,想要改进网络衔接的智能农场需求在昂贵的光纤、微波衔接或许具有一颗全天候工作的卫星上进行出资;而边际核算则是一种适宜的、具有本钱效益的代替计划。

智能农场可以运用边际核算来监测温度和设备功能,以及主动让各种设备(比方过热的泵)减缓工作或许封闭。

动力和电网操控

边际核算或许在整个动力职业都特别有效,特别是在石油和天然气设备的安全监测方面。

例如,压力和湿度传感器应当遭到紧密监控,不能在衔接性上出差错,特别是考虑到这些传感器大多坐落偏远区域。假如呈现异常状况——比方油管过热——却没有被及时注意到,那就可能会发作灾难性的爆破。

边际核算的另一个优点是可以实时检测设备毛病。经过电网操控,传感器可以监控从电动轿车到风力发电厂的全部设备所发作的动力,有助于相应作出决议计划来下降本钱和进步动力生产功率。

其他职业范畴的运用

其他可以运用边际核算技能的职业包含金融业和零售业。这两个职业都运用大型的客户和后端数据集来供给从选股信息到店内服装摆放的各种信息,可以从削减对云核算的依靠中获益。

零售可以运用边际核算运用程序来增强顾客体会。现在,许多零售商都在致力于改进店内体会,优化数据搜集和剖析的方式对它们而言绝对很有含义——特别是考虑到许多零售商现已在测验运用联网的智能显现屏。

此外,很多人运用店内平板电脑所生成的销售点数据,这些数据会被传输到云端或数据中心。凭借边际核算,数据可以在本地进行剖析,然后削减敏感数据泄漏的危险。

总结

从可穿戴设备到轿车再到机器人,物联网设备正呈现出越来越微弱的开展势头。

跟着咱们朝着愈加互联的生态体系跨进,数据生成将继续飞速添加,特别是在5G技能取得腾飞,进一步加速网络衔接今后。尽管中心云或数据中心传统上一直是数据办理、处理和存储的首选,但这两种计划都存在局限性。边际核算可以充任代替处理计划,但由于该技能仍处于起步阶段,因而还很难意料其未来的开展。

设备才能方面的应战——包含开发可以处理云端分流的核算使命的软件和硬件的才能——可能会呈现。能否教会机器在可以在边际履行的核算使命和需求云端履行的核算使命之间切换,也是一个应战。

即便如此,跟着边际核算更多地被选用,企业将有更多的机会在各个范畴测验和布置这种技能。

有些用例可能比其他用例更能证明边际核算的价值,但全体来看,该技能对咱们整个互联生态体系的潜在影响则可能是翻天覆地的。


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