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云计算和边缘运算有什么联系

作者:大发体育在线  来源:本站整理  颁布时间:2018-11-24 10:57:12      

大发体育在线颁布的云计算市场开展研究及投资前景报告显示,如今,人们听到很多关于云计算基础设施的大趋势是如何处置边缘计算的问题,但围绕这个概念存在一些狐疑。许多人都认为它最终将取代传统的云计算架构。但肯定不是这种情况。但是,有些情况下,边缘计算架构比完全集中的云计算设计提供了优势,特别是从网络和数据存储的角度来看。以下将解释什么是边缘计算,它与传统云计算服务有何差别,以及边缘计算何时可能成为企业的正确选择。

边缘计算是云计算的一种形式,但与将计算和存储集中到单个数据中心的传统云计算架构差别,边缘计算将计算或数据处置能力推送到边缘设施进行处置。因此,只有数据处置的结果需要通过网络传输。在某些情况下,这会提供精确的结果,并消耗更少的网络带宽。

物联网是边缘计算最常见的用例。云计算显著改变了数据处置的形式,特别是应付大数据来说。使用云的计算能力,物联网也实现了跨越式开展,我们猎取,存储和处置数据,而不消考虑计算资源和治理。

物联网每年安装数十亿台智能设施,据估量,到2020年将安装超越200亿台智能设施。由于安装了大批设施并连接到物联网,因此处置的数据量一直在增加。我们正应对着处置和分析这些数据的挑战,特别是在需要近乎实时处置这些数据的情况下。仅云计算虽然能够帮助处置如此庞大的数据集,但是无法实时提供响应。

简而言之,边缘计算就是处置和分析更接近数据源的数据处置。在边缘计算情况中安装和连接的智能设施能够处置关键任务数据并实时响应,而不是通过网络将一切数据发送到云数据中心并守候云数据中心的响应。设施本身就像一个迷你数据中心,由于基本分析正在设施上进行,因此延迟几乎为零。使用这种新增功能,数据处置变得分散,网络流量大大减少。云能够在以后收集这些数据进行第二轮评估,处置和深入分析。

边缘计算带来了哪些好处

使用边缘计算带来了诸多好处,例如接近零延迟,较小的网络负载,增加的弹性,减少的数据暴露以及较低的数据治理成本。让我们逐一看看这些:

超低延迟:

接近零延迟是边缘计算的最大优势。数据收集,处置和采纳行动之间的时间间隔几乎是real-time。这是在关键任务情况下物联网设施的重要要求。一个非常好的例子是无人驾驶汽车。

谷歌估量他们的主动驾驶汽车每秒发生超越1GB的数据!需要快速处置大批此类数据,以便汽车能够坚持正确的路线并幸免碰撞。想象一下,如果这些数据被收集,传输到云,云会对其进行处置,然后将其发送回汽车。尽管整个进程在几秒钟内完成,但事实证明为时已晚,并且汽车可能已经遇到了碰撞。此方案中的最佳解决方案是使用边缘计算分析传感器本身的数据,然后将其发送到云以进行后续分析。

边缘计算在医疗行业和监控行业也很重要。延迟在医疗保健行业中较为关键,其中设施连接到心率监测器或心脏起搏器,并且轻微延迟可能导致患者的生死状况。

较轻的网络负载:

思科估量到2020年,物联网设施处置的数据量将抵达近7.5Zettabytes(1ZB=1,000,000,000,000GB)!这是互联网高速公路上的大批数据,可能导致网络拥堵增加,特别是在连接较弱的地区。使用边缘计算,全局部流量负载将通过在源处置数据而不是通过网络发送一切数据,网络拥堵显著改善。

高弹性易扩展:

借助边缘计算提供的分散式架构,网络中的别的连接设施变得更具弹性。将此与云上的单个虚拟机阻碍进行比较,这将影响连接到网络的数千甚至数百万个IoT设施。即使其中一个设施发生阻碍,它也不会影响别的设施,并且它们依旧坚持运动和运行状态。

数据暴露减少:

边缘计算减少了它通过网络发送的数据量。这样做还有助于减少传输中的数据泄露。在某些情况下,智能设施收集的敏锐和关键数据(如支付卡行业(PCI)和个人身份信息(PII))基本不需要传输。这有助于在每个国家对此数据有差别规定并且更接近其来源处置数据有助于幸免许多隐私,法律和安定纷乱性的情况。通过进一步加密数据和操纵访问,我们能够使其更安定地抵御已知威胁。

数据治理成本降低:

使用边缘计算能够显着降低云上的存储成本,因为我们并未将一切内容存储在云上。由于数量相对较少,这也有助于有效地治理数据。只有需要更深入分析的汇总数据才会发送到云端,随后会对其进行分析和推断。

边缘计算和云协同工作,物联网的未来

我们已经看到边缘计算如何使物联网受益,那么来分析下大发体育在线边缘计算不克完全替代云计算。

边缘计算需要考虑的一点是,由于数据不是长期存储的,最终会被删除,这倒霉于大数据分析。请记住,边缘设施仅提供处置本地收集的数据的结果。在大多数情况下,收集的数据只能被丢弃。因此,如果企业的物联网项目要您存储一切收集的数据以进行累积分析决策,那么边缘计算并不适合。

为了满足物联网设施的一切要求和需求,边缘计算和云计算需要协同工作。来自智能设施和传感器的一切数据依旧需要在云上进行汇总,这需要更深入的分析,以便从中猎取有意义的见解。云计算依旧在使物联网设施更智能和更好的进程中发挥关键作用。

在收集了一切车辆的数据并使用云进行分析后,Google能够提出最佳实践和驾驶算法,这些算法将改善其导航并使车辆在首次访问的身分时体现最佳。

美国和欧洲的主要货运公司已经在使用这种方法从技术中受益并节省了主要成本。他们将传感器放置在车队中,并收集各种数据,包括发动机性能,轮胎,燃油油位,变速箱和电池。在边缘处置这些数据是没有用的,而是将一切这些数据发送到云端。通过深入分析,公司能够颁布关于猎取最佳行车路线的警报,何时更换旧零件,需要加油的燃油低,更换阻碍传动等等,从而改善并节省维护,维修和运营成本。

凭借云提供的巨大计算能力,让它在巨大而繁重的数据集上进行繁重的工作是有意义的。大多数时刻,云计算的集中性在速度,成本和可扩展性方面优于边缘计算的分散性质。因此,为了完全满足物联网的主要需求,即延迟和大数据处置,我们看到边缘计算和云计算需要协调工作。边缘认真实时分析和响应,而云认真数据集的繁重和处置,以改善这些智能设施的功能。

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