如何理解邊緣計(jì)算

近年來，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、智能技術(shù)的快速發(fā)展，給互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)帶來了深刻的變革，也對(duì)計(jì)算模式提出了新的要求。大數(shù)據(jù)時(shí)代下每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量急增，而物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用背景下的數(shù)據(jù)在地理上分散，并且對(duì)響應(yīng)時(shí)間和安全性提出了更高的要求。云計(jì)算雖然為大數(shù)據(jù)處理提供了很高的計(jì)算平臺(tái)，但是目前網(wǎng)絡(luò)帶寬的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度，網(wǎng)絡(luò)帶寬成本的下降速度要比 CPU、內(nèi)存這些硬件資源成本的下降速度慢很多，同時(shí)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境讓網(wǎng)絡(luò)延遲很難有突破性提升。因此傳統(tǒng)云計(jì)算模式需要解決帶寬和延遲這兩大瓶頸。在這種應(yīng)用背景下，邊緣計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生，并在近兩年得到了研究者的廣泛關(guān)注。

邊緣計(jì)算中的邊緣指的是網(wǎng)絡(luò)邊緣上的計(jì)算和存儲(chǔ)資源，這里的網(wǎng)絡(luò)邊緣與數(shù)據(jù)中心相對(duì)，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(jì)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(jì)算，我們可以做這樣的類比：云計(jì)算相當(dāng)于人的大腦，邊緣計(jì)算相當(dāng)于人的神經(jīng)末端。

邊緣計(jì)算

說到邊緣計(jì)算，我們可以借助章魚的生活習(xí)性來加深理解。

“章魚”是一種擁有超高智商的無脊椎動(dòng)物。在時(shí)，網(wǎng)關(guān)邊緣計(jì)算哪家好，它們動(dòng)作非常靈巧迅速，腕足之間高度配合，新基建邊緣計(jì)算哪家好，從來不會(huì)纏繞和打結(jié)。這是因?yàn)?，章魚巨量的神經(jīng)元有60％分布在八條腿上，腦部只有40％，智能交通邊緣計(jì)算哪家好，是“多個(gè)小腦 一個(gè)大腦”的構(gòu)造，邊緣計(jì)算哪家好，類似于分布式計(jì)算。

而邊緣計(jì)算也是一種分布式計(jì)算。它將數(shù)據(jù)資料的處理、應(yīng)用程序的運(yùn)行甚至一些功能服務(wù)的實(shí)現(xiàn)，由網(wǎng)絡(luò)中心下放到網(wǎng)絡(luò)邊緣的節(jié)點(diǎn)上，以減少業(yè)務(wù)的多級(jí)傳遞，降低網(wǎng)和傳輸?shù)呢?fù)擔(dān)

邊緣計(jì)算聯(lián)盟ECC針對(duì)邊緣計(jì)算，定義的了四個(gè)領(lǐng)域：設(shè)備域（感知與控制層）、網(wǎng)絡(luò)域（連接和網(wǎng)絡(luò)層）、數(shù)據(jù)域（存儲(chǔ)和服務(wù)層）、應(yīng)用域（業(yè)務(wù)和智能層）。這四個(gè)“層域”就是邊緣計(jì)算的計(jì)算對(duì)象。其應(yīng)用程序在邊緣側(cè)（章魚腳）發(fā)起，產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應(yīng)，滿足行業(yè)在實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的基本需求。

邊緣計(jì)算的優(yōu)點(diǎn)

極大緩解網(wǎng)絡(luò)帶寬與數(shù)據(jù)中心壓力。思科在 2015-2020 年云指數(shù)中指出，隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，2020 年的設(shè)備將會(huì)產(chǎn)生 600ZB 的數(shù)據(jù)，但其中只有 10% 是關(guān)鍵數(shù)據(jù)，其余 90% 都是臨時(shí)數(shù)據(jù)無需長(zhǎng)期存儲(chǔ)。邊緣計(jì)算可以充分利用這個(gè)特點(diǎn)，在網(wǎng)絡(luò)邊緣處理大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，從而減輕網(wǎng)絡(luò)帶寬與數(shù)據(jù)中心的壓力。

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