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解惑-- 什么邊緣計(jì)算

云計(jì)算 邊緣計(jì)算
云計(jì)算是計(jì)算服務(wù)的集中化,以最簡單的形式利用共享數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施和規(guī)模經(jīng)濟(jì)來降低成本。

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云計(jì)算是計(jì)算服務(wù)的集中化,以最簡單的形式利用共享數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施和規(guī)模經(jīng)濟(jì)來降低成本。然而由于路由器跳數(shù),虛擬化技術(shù)的引入帶來的數(shù)據(jù)包延遲或數(shù)據(jù)中心內(nèi)的服務(wù)器延遲是云計(jì)算遷移的關(guān)鍵問題,邊緣計(jì)算的概念近年來日趨火熱,同時(shí)邊緣計(jì)算還是OpenStack中的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力。

邊緣計(jì)算,是一種分散式運(yùn)算的架構(gòu),將應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)資料與服務(wù)的運(yùn)算,由網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn),移往網(wǎng)絡(luò)邏輯上的邊緣節(jié)點(diǎn)來處理。邊緣運(yùn)算將原本完全由中心節(jié)點(diǎn)處理大型服務(wù)加以分解,切割成更小與更容易管理的部分,分散到邊緣節(jié)點(diǎn)去處理。邊緣節(jié)點(diǎn)更接近于用戶終端裝置,可以加快資料的處理與傳送速度,減少延遲。

邊緣計(jì)算涵蓋非常廣泛的技術(shù),包括點(diǎn)對(duì)點(diǎn)、網(wǎng)格計(jì)算、霧計(jì)算、區(qū)塊鏈和內(nèi)容傳輸網(wǎng)絡(luò)(CDN),邊緣計(jì)算在移動(dòng)領(lǐng)域深受歡迎,現(xiàn)在幾乎遍及各行各業(yè)。

邊緣計(jì)算和云計(jì)算的關(guān)系

在很多情況下,邊緣計(jì)算和云計(jì)算是共生關(guān)系。隨著物聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用,未來將會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)大爆炸的狀況。完全依賴云計(jì)算來進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和處理將會(huì)造成巨大的網(wǎng)絡(luò)延遲,邊緣計(jì)算將數(shù)據(jù)在邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理能夠有效減少數(shù)據(jù)的傳輸和處理,但通過云計(jì)算的遠(yuǎn)程存儲(chǔ)仍然至關(guān)重要。

云計(jì)算承載著業(yè)界的厚望,業(yè)界曾普遍認(rèn)為,未來計(jì)算功能將完全放在云端。但是隨著接入設(shè)備的增長,在傳輸數(shù)據(jù)、獲取信息時(shí),帶寬越來越捉襟見肘,尤其是隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,云計(jì)算在應(yīng)對(duì)聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和智能設(shè)備增長的大潮下逐漸不能滿足需求。搭配了分布式的邊緣計(jì)算之后,通過智能路由等設(shè)備和技術(shù),在不同設(shè)備之間傳輸數(shù)據(jù)可以有效減少網(wǎng)絡(luò)流量,降低數(shù)據(jù)中心的負(fù)荷。

邊緣計(jì)算發(fā)展簡史

邊緣計(jì)算的起源可以追溯到上個(gè)世紀(jì)90年代,當(dāng)時(shí)Akamai推出了內(nèi)容傳送網(wǎng)絡(luò)(CDN),該網(wǎng)絡(luò)在接近終端用戶設(shè)立了傳輸節(jié)點(diǎn)。這些節(jié)點(diǎn)能夠存儲(chǔ)緩存的靜態(tài)內(nèi)容,如圖像和視頻等。邊緣計(jì)算通過允許節(jié)點(diǎn)執(zhí)行基本的計(jì)算任務(wù)來進(jìn)一步理解這一概念。1997年,計(jì)算機(jī)科學(xué)家Brian Noble演示了移動(dòng)技術(shù)如何將邊緣計(jì)算用于語音識(shí)別,兩年后這種方式也被用來延長手機(jī)電池的壽命。當(dāng)時(shí)這一過程被稱為“cyber foraging”,這也是蘋果的Siri和Google的語音識(shí)別的工作原理。

1999年出現(xiàn)了點(diǎn)對(duì)點(diǎn)計(jì)算(peer-to-peer computing),隨著2006年亞馬遜公司發(fā)布了EC2服務(wù)的發(fā)布,云計(jì)算正式問世,自此以后各大規(guī)模的企業(yè)紛紛采用云計(jì)算。2009年發(fā)布了移動(dòng)計(jì)算匯總的基于虛擬機(jī)的Cloudlets案例詳細(xì)介紹了延遲與云計(jì)算之間的端到端關(guān)系。該文提出了兩級(jí)架構(gòu)的概念:***級(jí)是云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施,第二級(jí)是由分布式云元素構(gòu)成的cloudlet。這是現(xiàn)代邊緣計(jì)算的很多方面的理論基礎(chǔ),2012年思科推出了旨在提升物聯(lián)網(wǎng)可擴(kuò)展性的分布式云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施“霧計(jì)算”。

霧計(jì)算的概念中有很多是目前我們理解的邊緣計(jì)算的理念,包括純分布式系統(tǒng),如區(qū)塊鏈、點(diǎn)對(duì)點(diǎn)或混合系統(tǒng),其中比較典型的是AWS的Lambda@Edge、Greengrass和Microsoft Azure IoT Edge,邊緣計(jì)算目前已經(jīng)成為推動(dòng)采用物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)。

邊緣計(jì)算的可擴(kuò)展性和彈性

邊緣計(jì)算的分布式架構(gòu)意味著隨著延遲的降低,它能夠提高彈性,降低網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,并且更加容易實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展。

邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)處理從數(shù)據(jù)源就已經(jīng)開始了,一旦完成了數(shù)據(jù)處理,只需要發(fā)送需要進(jìn)一步分析的數(shù)據(jù)。這大大減少了組網(wǎng)需求和集中式服務(wù)的瓶頸,此外對(duì)于其他的邊緣位置或者在設(shè)備上緩存數(shù)據(jù)的潛力,用戶可以避免中斷并提高系統(tǒng)的彈性。這減少了擴(kuò)展集中式服務(wù)的需求,因?yàn)樗鼈冃枰幚淼牧髁肯鄬?duì)較少,可以節(jié)省成本、降低設(shè)備復(fù)雜性和管理。

邊緣計(jì)算的未來

邊緣計(jì)算將會(huì)如何發(fā)展?隨著越來越多的終端用戶通過邊緣計(jì)算來提高性能、功能,我們將會(huì)看到邊緣計(jì)算的爆炸式增長。邊緣計(jì)算可加速數(shù)據(jù)流生成,包括毫無延遲的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。智能應(yīng)用程序和設(shè)備得以在數(shù)據(jù)創(chuàng)建之時(shí)進(jìn)行即時(shí)相應(yīng),從而減少延遲時(shí)間。這對(duì)自動(dòng)駕駛汽車等技術(shù)及企業(yè)發(fā)展來說至關(guān)重要。

邊緣計(jì)算可在來源附近就地高效地處理大量數(shù)據(jù),減少 Internet 帶寬使用。成本得以縮減的同時(shí),還可確保遠(yuǎn)程應(yīng)用程序的高效使用。此外,用戶無需將數(shù)據(jù)傳輸至公有云即可處理數(shù)據(jù),從而提高了敏感數(shù)據(jù)的安全性。

邊緣計(jì)算不僅可以解決聯(lián)網(wǎng)設(shè)備自動(dòng)化的問題,且對(duì)數(shù)據(jù)傳輸量的要求降低,能夠在云計(jì)算的基礎(chǔ)上消除數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i。未來,隨著物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的高速發(fā)展,邊緣計(jì)算作為其關(guān)鍵技術(shù)也將會(huì)獲得巨大的成功。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: SDNLAB
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