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为何微软、亚马逊、阿里云纷纷抢夺边缘计算入口?

科技领域的竞技场从来不缺挑战,随着5G以及万物互联时代的到来,边缘计算已成为当下热门技术之一,行业大佬纷纷加入边缘计算战场:微软公司发布“Azure IoT Edge”等边缘侧产品,亚马逊公司发布“AWS Greengrass”边缘侧软件,将AWS云服务无缝扩展至设备。阿里云投入边缘计算技术领域并推出边缘计算产品Link Edge。微软云、亚马逊、阿里云给予厚望、被广泛应用于物联网用例中的边缘计算究竟是什么?

1、什么是边缘计算?

边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。边缘计算的核心是将计算任务从云计算中心,迁移到产生源数据的边缘设备上。其将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟,大大减少在大规模分布式站点下给应用程序所带来的影响。

2、边缘计算和云计算的关系

云计算作为互联网重要的平台技术,云计算能够建造大型数据中心,将大量数据集中式存储和处理,利用数据中心海量机器的算力来计算和解决问题。云计算通常被赋予的重大使命。随着物联网时代到来,云计算平台将面临着海量设备接入、海量数据、带宽不够和功耗过高等高难度挑战,其中心化能力在网络边缘存在诸多不足:

计算能力不足:线性增长的集中式云计算能力无法匹配爆炸式增长的海量边缘数据;

传输能力不足:传输带宽负载急剧增加造成较长网络延迟,难以满足控制类数据、实时数据传输需求;

安全能力不足:云计算的安全与应用软件、平台、操作系统、多段网络、权限管理等多方面因素有关,边缘数据安全隐私受到极大关注;

能源消耗较大:边缘设备传输数据到云平台消耗较大电能,从云平台获取数据到设备现场也需要二次消耗电能。

 

边缘计算刚好弥补这种不足,其通过数据处理从云中心转移到网络边缘,计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘,不仅可以缓解云带宽、计算等压力,还可以优化面向感知驱动的网络服务架构,通俗的理解为设备大部分情况下不用连接云平台,通过局部数据计算就可以实现物联设备的智能控制,某种程度上讲边缘计算赋予终端设备处理数据的能力。

3、边缘计算有哪些优势

分布式和低延时计算,实时性高:边缘计算聚焦实时、短周期数据的分析,能够更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行,能够适应实时性要求高的应用;

数据处理效率更高:由于边缘计算距离用户更近,在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析,因此效率更高;

成本更低:云计算和边缘计算结合,成本只有单独使用云计算的39%; 

缓解流量压力:在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理,减少从设备到云端的数据流量;

4、边缘计算主要应用在哪些领域

边缘计算最需要的应用是在哪里?消费物联网、工业互联网等领域被寄予了厚望,使用场景小到与个人相关的智能手机,路由器,游戏机,机顶盒,移动信号塔,蓝牙耳机,笔记本电脑,嵌入式车载智能系统,大到制造工厂中无人机器手臂,无人流水线,船舶、飞机、电梯以及户外大型重工业机器设备数据采集等。

当下智能制造大势发展的背景下工业端应用超越了消费端应用,在制造业领域,无论是针对设备的预测性维护,还是针对消费者的柔性制造,工业现场数据价值显得尤为重要,而边缘计算因其就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面更好满足工业数据实时和安全的需求,如自动化系统中的机床、机器人、周边设备及传感器连接现场数据实时上传并可提供先进数据分析,提高生产过程中生产质量、效率、灵活度以及设备可靠性,从而提高设备综合效率并促进生产利润的提升。

据IDC预测,到2020年全世界将有多达500亿的智能设备接入互联网,而40%以上数据需要在边缘进行分析、处理和存储,边缘计算的应用领域绝不仅仅限于工业和消费领域,其可以应用于生活中的方方面面,如边缘计算融合IoT云平台、无线通信技术、人工智能技术、区块链技术等,可实现实时监测电网的运行状态、城市路灯管网监测、传感器数据监测和分析、石油/天然气等行业的远程监测和分析等各种相关领域,边缘计算应用市场潜力巨大未来更多细分领域应用等待被挖掘。

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