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干貨分享云通訊為您解惑邊緣計算

來源:原創(chuàng)    時間:2017-10-25    瀏覽:0 次

云計算是計算服務的集中化,以最簡單的形式利用共享數(shù)據中心基礎設施和規(guī)模經濟來降低成本。然而由于路由器跳數(shù),虛擬化技術的引入帶來的數(shù)據包延遲或數(shù)據中心內的服務器延遲是云計算遷移的關鍵問題,邊緣計算的概念近年來日趨火熱,同時邊緣計算還是OpenStack中的創(chuàng)新驅動力。
 
邊緣計算,是一種分散式運算的架構,將應用程序、數(shù)據資料與服務的運算,由網絡中心節(jié)點,移往網絡邏輯上的邊緣節(jié)點來處理。邊緣運算將原本完全由中心節(jié)點處理大型服務加以分解,切割成更小與更容易管理的部分,分散到邊緣節(jié)點去處理。邊緣節(jié)點更接近于用戶終端裝置,可以加快資料的處理與傳送速度,減少延遲。
 
邊緣計算涵蓋非常廣泛的技術,包括點對點、網格計算、霧計算、區(qū)塊鏈和內容傳輸網絡(CDN),邊緣計算在移動領域深受歡迎,現(xiàn)在幾乎遍及各行各業(yè)。
 
 
邊緣計算和云計算的關系
在很多情況下,邊緣計算和云計算是共生關系。隨著物聯(lián)網、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術的發(fā)展與應用,未來將會出現(xiàn)數(shù)據大爆炸的狀況。完全依賴云計算來進行數(shù)據傳輸和處理將會造成巨大的網絡延遲,邊緣計算將數(shù)據在邊緣節(jié)點進行處理能夠有效減少數(shù)據的傳輸和處理,但通過云計算的遠程存儲仍然至關重要。
 
云計算承載著業(yè)界的厚望,業(yè)界曾普遍認為,未來計算功能將完全放在云端。但是隨著接入設備的增長,在傳輸數(shù)據、獲取信息時,帶寬越來越捉襟見肘,尤其是隨著物聯(lián)網的發(fā)展,云計算在應對聯(lián)網設備和智能設備增長的大潮下逐漸不能滿足需求。搭配了分布式的邊緣計算之后,通過智能路由等設備和技術,在不同設備之間傳輸數(shù)據可以有效減少網絡流量,降低數(shù)據中心的負荷。
 
 
邊緣計算發(fā)展簡史
邊緣計算的起源可以追溯到上個世紀90年代,當時Akamai推出了內容傳送網絡(CDN),該網絡在接近終端用戶設立了傳輸節(jié)點。這些節(jié)點能夠存儲緩存的靜態(tài)內容,如圖像和視頻等。邊緣計算通過允許節(jié)點執(zhí)行基本的計算任務來進一步理解這一概念。1997年,計算機科學家Brian Noble演示了移動技術如何將邊緣計算用于語音識別,兩年后這種方式也被用來延長手機電池的壽命。當時這一過程被稱為“cyber foraging”,這也是蘋果的Siri和Google的語音識別的工作原理。
 
1999年出現(xiàn)了點對點計算(peer-to-peer computing),隨著2006年亞馬遜公司發(fā)布了EC2服務的發(fā)布,云計算正式問世,自此以后各大規(guī)模的企業(yè)紛紛采用云計算。2009年發(fā)布了移動計算匯總的基于虛擬機的Cloudlets案例詳細介紹了延遲與云計算之間的端到端關系。該文提出了兩級架構的概念:第一級是云計算基礎設施,第二級是由分布式云元素構成的cloudlet。這是現(xiàn)代邊緣計算的很多方面的理論基礎,2012年思科推出了旨在提升物聯(lián)網可擴展性的分布式云計算基礎設施“霧計算”。
 
霧計算的概念中有很多是目前我們理解的邊緣計算的理念,包括純分布式系統(tǒng),如區(qū)塊鏈、點對點或混合系統(tǒng),其中比較典型的是AWS的Lambda@Edge、Greengrass和Microsoft Azure IoT Edge,邊緣計算目前已經成為推動采用物聯(lián)網的關鍵技術。
 
 
 
邊緣計算的可擴展性和彈性
邊緣計算的分布式架構意味著隨著延遲的降低,它能夠提高彈性,降低網絡負載,并且更加容易實現(xiàn)可擴展。
 
邊緣計算的數(shù)據處理從數(shù)據源就已經開始了,一旦完成了數(shù)據處理,只需要發(fā)送需要進一步分析的數(shù)據。這大大減少了組網需求和集中式服務的瓶頸,此外對于其他的邊緣位置或者在設備上緩存數(shù)據的潛力,用戶可以避免中斷并提高系統(tǒng)的彈性。這減少了擴展集中式服務的需求,因為它們需要處理的流量相對較少,可以節(jié)省成本、降低設備復雜性和管理。
 
 
 
邊緣計算的未來
邊緣計算將會如何發(fā)展?隨著越來越多的終端用戶通過邊緣計算來提高性能、功能,我們將會看到邊緣計算的爆炸式增長。邊緣計算可加速數(shù)據流生成,包括毫無延遲的實時數(shù)據處理。智能應用程序和設備得以在數(shù)據創(chuàng)建之時進行即時相應,從而減少延遲時間。這對自動駕駛汽車等技術及企業(yè)發(fā)展來說至關重要。
 
邊緣計算可在來源附近就地高效地處理大量數(shù)據,減少 Internet 帶寬使用。成本得以縮減的同時,還可確保遠程應用程序的高效使用。此外,用戶無需將數(shù)據傳輸至公有云即可處理數(shù)據,從而提高了敏感數(shù)據的安全性。
 
邊緣計算不僅可以解決聯(lián)網設備自動化的問題,且對數(shù)據傳輸量的要求降低,能夠在云計算的基礎上消除數(shù)據存儲及數(shù)據傳輸?shù)钠款i。未來,隨著物聯(lián)網等技術的高速發(fā)展,邊緣計算作為其關鍵技術也將會獲得巨大的成功。


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