邊緣計算

邊緣計算就如同“哈姆雷特”，不同角度認(rèn)識不同，這是由于邊緣太過于寬泛。

在總體上邊緣計算可分為云邊緣和物聯(lián)邊緣兩大類。

云邊緣包括ETSI定義的多接入邊緣計算MEC，也包括AWS的Outts平臺等等。

物聯(lián)邊緣是邊緣計算和IOT場景結(jié)合，天津新基建邊緣計算，包括工業(yè)邊緣計算等等，能提供數(shù)據(jù)分析，AI推理等實(shí)現(xiàn)物聯(lián)到智聯(lián)。

邊緣計算結(jié)合5G網(wǎng)絡(luò)，是行業(yè)的數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)設(shè)施，也是支撐數(shù)字孿生的基礎(chǔ)平臺。

如何理解邊緣計算

邊緣計算中的邊緣指的是網(wǎng)絡(luò)邊緣上的計算和存儲資源，這里的網(wǎng)絡(luò)邊緣與數(shù)據(jù)中心相對，無論是從地理距離還是網(wǎng)絡(luò)距離上來看都更貼近用戶。邊緣計算則是利用這些資源在網(wǎng)絡(luò)邊緣為用戶提供服務(wù)的技術(shù)，使應(yīng)用可以在數(shù)據(jù)源附近處理數(shù)據(jù)。如果從仿生的角度來理解邊緣計算，我們可以做這樣的類比：云計算相當(dāng)于人的大腦，邊緣計算相當(dāng)于人的神經(jīng)末端。當(dāng)?shù)绞謺r總是下意識的收手，然后大腦才會意識到到了手，因?yàn)閷⑹质栈氐倪^程是由神經(jīng)末端直接處理的非條件反射。這種非條件反射加快人的反應(yīng)速度，避免受到更大的傷害，同時讓大腦專注于處理智慧。未來是萬物聯(lián)網(wǎng)的時代，思科預(yù)計 2020 年將有 500 億的設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng)，我們不可能讓云計算成為每個設(shè)備的“大腦”，新基建邊緣計算報價，而邊緣計算就是讓設(shè)備擁有自己的“大腦”。

邊緣計算的優(yōu)點(diǎn)

保護(hù)隱私數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)安全性。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中數(shù)據(jù)的安全性一直是關(guān)鍵問題，調(diào)查顯示約有 78% 的用戶擔(dān)心他們的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在未授權(quán)的情況下被第三方使用。云計算模式下所有的數(shù)據(jù)與應(yīng)用都在數(shù)據(jù)中心，新基建邊緣計算價格，用戶很難對數(shù)據(jù)的訪問與使用進(jìn)行細(xì)粒度的控制。隨著智能家居的普及，許多家庭在屋內(nèi)安裝網(wǎng)絡(luò)攝像頭，如果直接將視頻數(shù)據(jù)上傳至云數(shù)據(jù)中心，視頻數(shù)據(jù)的傳輸不僅會占用帶寬資源，還增加了泄露用戶隱私數(shù)據(jù)的風(fēng)險。為此，新基建邊緣計算哪家好，針對現(xiàn)有云計算模型的數(shù)據(jù)安全問題，邊緣計算模型為這類敏感數(shù)據(jù)提供了較好的隱私保護(hù)機(jī)制，一方面，用戶的源數(shù)據(jù)在上傳至云數(shù)據(jù)中心之前，首先利用近數(shù)據(jù)端的邊緣結(jié)點(diǎn)直接對數(shù)據(jù)源進(jìn)行處理，以實(shí)現(xiàn)對一些敏感數(shù)據(jù)的保護(hù)與隔離；另一方面，邊緣節(jié)點(diǎn)與云數(shù)據(jù)之間建立功能接口，即邊緣節(jié)點(diǎn)僅接收來自云計算中心的請求，并將處理的結(jié)果反饋給云計算中心。這種方法可以顯著地降低隱私泄露的風(fēng)險。

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