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边缘计算的新驱动技术——FDN

随着物联网的兴起与云服务的普及,“物”与“物”,“物”与“人”之间的关系开始紧密相连,物端的计算能力,将人和信息融入到互联网中,使社会开始迈入数据洪流的时代。作为万物互联的新型计算模型,边缘计算提供了前所未有的连接性与智能化,实现了计算系统从扁平到边缘的突破,提供了一套全新的边缘生态系统与产业链。

 据思科预测,到2020年,全球无线设备连接数量将达到 500 亿台,生成的数据量将达到507.9 ZB,超过45%的数据需要在网络边缘进行处理分析与保存。

虽然传统云端计算拥有较强的计算能力,但由于网络带宽的限制,在面对自动驾驶、VR/AR、工业控制等高流量、高带宽的延迟敏感型应用时,无法对数据做出即时的响应,将会严重影响用户体验并增加事故风险。例如在自动驾驶场景下,一辆汽车每秒能产生1G的数据,需要对数据进行实时的处理与分析并作出正确的响应动作。如果将数据全部上传云端再进行处理,将会造成严重后果。因此,这就需要在网络的边缘上直接对数据进行处理分析。

图1:云计算与边缘计算数据处理区分

边缘计算通过将计算、存储、带宽、应用等资源放在网络的边缘侧,减小传输延迟和带宽限制,从而实现应用的分布式自治与智能化处理。边缘计算其实是对云计算的协同与延伸,通过依托现代通信网络,以物联网的海量终端设备为感知前端,形成云边协同的联合式网络架构。通过终端层、边缘计算层和云计算层之间的层间及跨层通信,实现层级的计算和存储功能。目前,在边缘计算层的技术应用主要以智能DNS、SD-WAN、SDN控制器、K8s、Serverless 技术以及容器化技术、机器学习为主,他们分布在边缘计算层的网络、调度、资源三大功能层,用于实现对计算资源的调度与数据的处理。终端设备通过网络将产生的数据传输至调度/编排层,利用K8s完善的集群管理能力与Serverless (无服务器技术)对资源进行高效编排,将数据映射到资源层基于机器学习的智能性与容器化技术轻量级和可移植性的特点对数据进行处理与分析,实现边缘计算的结果反馈。

图2:边缘计算技术栈图

虽然目前多项边缘计算技术已经成功应用与落地并走向市场化,但仍然存在着技术的桎梏。在边缘计算中,终端节点需要承担一定量的计算与数据处理,但在万物互联时代,大量的传感器无时无刻都在产生数据,这对边缘节点的存储与带宽能力提出了挑战;同时,在不同场景下边缘计算对物端处理器的能力与功耗需求不同,需要针对不同场景进行计算功能的扩容,然而目前大部分边缘计算主要依靠在终端设备中植入AI芯片直接赋予物端计算能力,功能升级与算力扩容较难;由于边缘计算资源动态、异构与分散的特性使用户开发应用程序难度较大,需要不断调整适应边缘计算资源的编程模型,任务繁琐复杂;在网络方面,当数千万级设备与外部同时连接时,容易造成IP地址冲突,而传统TCP/IP协议已经不再适用于目前的边缘计算环境。

如何解决边缘计算前端设备存储与扩容、编程模型以及网络带宽问题成为了行业的技术痛点。近日,深圳清华大学研究院下一代互联网研发中心萧伟博士介绍到,FDNFunction Delivery Network功能分发网络)将能有效填补现有边缘计算的技术空白。轻舟云FDN将人工智能、大数据分析等计算功能延展至边缘节点,支持API接口“一键式”简单接入,用户无需运维与适应计算环境便可自由调度功能;轻舟云FDN并开放计算开发环境支持更多的功能扩展,使边缘计算不再受制于硬件条件;覆盖全国地域的边缘节点使FDN具备强大的存储能力,能满足应用计算与存储需求。在万物互联的时代,FDN无疑是对现有边缘计算技术强有力的补充与驱动。

5G与物联网的发展使边缘计算逐渐打破单一以IDC为中心的云计算模型,形成端边云一体化协同架构,同时海量终端在边缘计算技术的加持下,将使前端智能更具发展前景,为行业数字化转型提供更广泛的应用场景与更大的价值创造。

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