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用形象的思维了解边缘计算

用形象的思维了解边缘计算

云计算就像是天上的云,看得见摸不着,像章鱼的大脑。

边缘计算就类似于八爪鱼的那些小爪子,一个爪子就是一个小型的机房,靠近具体的实物。

什么是边缘计算

我们首先大脑里勾画一张图,就是一张人类大脑神经网络图,如果你还想不到,那直接看下图:

太形象了!什么是边缘计算?最有趣的解释没有之一

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把云计算看作是大脑,那么边缘计算就像是大脑输出的神经触角,这些触角连接到各个终端运行各种动作。

如果还觉得抽象,那我们再打个不太精准的比方吧。

再用你的云大脑想象出一只章鱼,就是可以当刺身来吃的那种八爪鱼

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或者可爱一点的这样的

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章鱼作为自然界中智商最高的无脊椎动物,拥有“概念思维”能力,与他两个强大的记忆系统分不开。一个是大脑记忆系统,大脑具有5亿个神经元,另一个是八个爪子上的吸盘。也就是说,章鱼的八条腿可以思考并解决问题。

脑子真是个好东西,章鱼就有好几个!

话说回来,云计算就像是天上的云,看得见摸不着,像章鱼的大脑,边缘计算就类似于八爪鱼的那些小爪子,一个爪子就是一个小型的机房,靠近具体的实物。边缘计算更靠近设备端,更靠近用户。

概括来说,云计算是把握整体,那么边缘计算就更专注于局部。那么边缘计算的优势就显而易见。

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边缘计算优势

  • 近水楼台先得月

边缘计算分布式以及靠近设备端的特性注定它实时处理的优势,所以它能够更好的支撑本地业务实时处理与执行。

  • 简单不粗暴效率高

家门口的事情就不麻烦远在天边的云计算了,边缘计算直接对终端设备的数据进行过滤和分析,节能省时效率还高。

  • 省心省力省流量

边缘计算减缓数据爆炸和网络流量的压力,用过边缘节点进行数据处理,减少从设备到云端的数据流量。

  • 智能更节能

AI+边缘计算组合的边缘计算不止于计算,智能化特点明显,另外云计算+边缘计算组合出击,成本只有单独使用云计算的39%。

 

云计算与边缘计算协同

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打一个不太合理的比方,设想一下,本来存钱取钱大家都要去银行人工柜台处理,排队人山人海,路上交通造成堵塞,还浪费时间和精力,现在家门口就有自助柜员机,是不是再也不用取号排队等叫号?

辣么,既然边缘计算这么牛,就直接把云计算干掉吧!留它何用?

太天真了!能把章鱼的大脑切掉直接用八个爪子生活吗?你怎么不上天呐!

虽然今后会将越来越多的基础任务交给边缘计算来完成,但是这只能代表边缘所在的装置设备会越来越灵敏,但是不能直接说这些任务和云毫无关系,他们是一种让彼此更完美的存在。

边缘计算和云计算互相协同,它们是彼此优化补充的存在,共同使能行业数字化转型。

云计算是一个统筹者,它负责长周期数据的大数据分析,能够在周期性维护、业务决策等领域运行。边缘计算着眼于实时、短周期数据的分析,更好地支撑本地业务及时处理执行。

边缘计算靠近设备端,也为云端数据采集做出贡献,支撑云端应用的大数据分析,云计算也通过大数据分析输出业务规则下发到边缘处,以便执行和优化处理。

所以不管是云计算还是边缘计算,不存在一方完全取代一方的状况,只是各个擅长的领域各司其职,物尽其用罢了,在最合适的场景里用最合适的运算,或者双向出击!

边缘计算挑战

边缘计算中,要解决好三件事情:

  • 如何更高性能地进行采集和运算;
  • 如何对计算结果进行高效传输;
  • 整个过程中如何保证数据安全。

1、半导体解决方案

过往,谈论算力芯片,会说到 CPU、GPU、ASIC ,但是这些多应用于成熟市场。当算力下沉到边缘端时,边缘器件的部署都受到了位置、空间和供电的影响,会要求异构 / 可重构和低功耗

异构是要求边缘端芯片不仅要能完成计算,还需用异构的方式去节省空间、降低成本;同时,设备更新换代频率不断加快,可重构保证边缘系统可升级。

2、数据安全解决方案

边缘计算在减少数据传输的同时也增加了数据节点,让网络攻击者对边缘设备也越发重视。同时,边缘计算也有自己的小型数据中心,与传统数据中心一样,在安全性方面临着同样挑战。随着越来越多的公司采用边缘设备,必须利用安全解决方案来保护用户的数据和边缘环境。

边缘计算典型应用场景

边缘计算的概念是因工业制造之因而起。在工业领域,云端固然必不可少,但是仍需要边缘与云端的协同工作。除工业制造之外,边缘计算在物联网时代不断增长的数据催生了对边缘计算的需求,下图是边缘计算的典型应用场景:

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1、工业制造

边缘计算可以更便捷的处理工厂设备产生的海量数据,及时检测异常情况,更好的实现预测性监控,提升工厂运行效率的同时也能预防设备故障问题。

2、安全监控、AR/VR

边缘计算提供快速、高效、精准的实时响应,将驱动安防行业人工智能应用迈入全新层次。

3、智能交通

智能交通信号灯可以根据路上车流的情况动态的调整信号灯的颜色,提高交通流畅度,减少拥堵,还可以应用于紧急情况,例如:信号灯可以为紧急情况开辟出一条绿色通道。

4、自动驾驶

自动驾驶在躲避障碍物的过程,若按照先上传云端、分析处理、再返回设备的模式,将造成信号传输的延迟,紧急情况下极易发生交通事故。

5、智能家居

家中有非常多的智能家居的设备,智能家居不同产品之间互动场景的定义,需要边缘计算。另外,对于智慧家居来说,接入网络的安全性和私密性也为人们所看重,边缘云可以在物联网网关和数据中心之间建立加密通道,进一步提高系统的安全性和隐私性。

6、智慧城市

边缘计算就好比城市神经末梢,将人工智能与分布在城市中的传感器结合,可以高效处理城市运营问题,如在道路两侧路灯杆上安装传感器,收集城市路面信息,检测空气质量、光照强度、噪音水平等环境数据。

7、智慧路灯

嵌入到路灯内部的传感器、执行器、计算和存储单元可以组合起来构成边缘计算的节点,传感器采集的数据发送到位于网络边缘的计算和存储节点,经过计算将结果返回给执行器,执行器对路灯进行控制,而不是将数据发送到位于网络边缘的云计算中心。这样既可以提高系统的实时性,又可以减轻云端的压力。

8、风力发电

在风力发电机机组上布置边缘节点,实时收集数据信息。数据信息上传至工业网关,如风速、启动等做优化,将模型转化为算法或者规则,即时控制机组。

9、智慧医疗

医疗设备上存储的数据可用于更新患者的数字医疗记录。边缘计算将连接起来这些医疗设备,在紧急情况下为医院和医生提供可靠和最新的患者信息。

10、无人机

边缘计算使无人机能够检查数据并实时响应数据,广泛应用于各种领域,如当无人机识别到车祸时,无人机可以向附近的行人提供有价值的信息。

总结

不忘初心,边缘计算的初心是什么?对数据更高效的采集和处理;对数据带宽的利用有更高的价值;数据中心的分散部署。我跳出边缘计算,把视角拉高,基于不同应用场景,物联网+边缘计算+5G+云计算+大数据的组合拳,方能发挥最大效能。

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