什么是邊緣計(jì)算,與云計(jì)算有什么本質(zhì)區(qū)別?
首先我們先了解一下什么是云計(jì)算,云計(jì)算(cloud computing)是分布式計(jì)算的一種,指的是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)“云”將巨大的數(shù)據(jù)計(jì)算處理程序分解成無(wú)數(shù)個(gè)小程序,然后,通過(guò)多部服務(wù)器組成的系統(tǒng)進(jìn)行處理和分析這些小程序得到結(jié)果并返回給用戶。云計(jì)算的核心概念就是以互聯(lián)網(wǎng)為中心,在網(wǎng)站上提供快速且安全的云計(jì)算服務(wù)與數(shù)據(jù)存儲(chǔ),讓每一個(gè)使用互聯(lián)網(wǎng)的人都可以使用網(wǎng)絡(luò)上的龐大計(jì)算資源與數(shù)據(jù)中心。
本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/202006/413996.htm然后了解一下什么是邊緣計(jì)算,邊緣計(jì)算是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè),融合了網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)以及應(yīng)用處理能力的分布式平臺(tái),就近提供智能服務(wù)。初看可能不是很明白,我們可以理解為邊緣計(jì)算是云計(jì)算的一個(gè)逆操作,云計(jì)算強(qiáng)調(diào)的是計(jì)算和存儲(chǔ)等能力從邊緣端或桌面端集中過(guò)來(lái),而邊緣計(jì)算則是將這種計(jì)算和存儲(chǔ)等能力重新下沉到邊緣。
邊緣計(jì)算最早可以追溯到1998年Akamai公司提出的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)( content delivery network,CDN),CDN 是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的緩存網(wǎng)絡(luò),依靠部署在各地的緩存服務(wù)器,通過(guò)中心平臺(tái)的負(fù)載均衡 、內(nèi)容分發(fā)、調(diào)度等功能模塊,將用戶的訪問(wèn)指向最近的緩存服務(wù)器上,以此降低網(wǎng)絡(luò)擁塞,提高用戶訪問(wèn)響應(yīng)速度和命中率。CDN強(qiáng)調(diào)內(nèi)容(數(shù)據(jù))的備份和緩存,而邊緣計(jì)算的基本思想則是功能緩存(function cache). 2005年美國(guó)韋恩州立大學(xué)施巍松教授的團(tuán)隊(duì)就已提出功能緩存的概念 ,并將其用在個(gè)性化的郵箱管理服務(wù)中,以節(jié)省延遲和帶寬。 2009年Satyanarayanan等人提出了Cloudlet的概念,Cloudlet 是一個(gè)可信且資源豐富的主機(jī),部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣,與互聯(lián)網(wǎng)連接,可以被移動(dòng)設(shè)備訪問(wèn),為其提供服務(wù),Cloudlet可以像云一樣為用戶提供服務(wù),又被稱為“小朵云”.此時(shí)的邊緣計(jì)算強(qiáng)調(diào)下行,即將云服務(wù)器上的功能下行至邊緣服務(wù)器,以減少帶寬和時(shí)延。
隨后,在萬(wàn)物互聯(lián)的背景下,邊緣數(shù)據(jù)迎來(lái)了爆發(fā)性增長(zhǎng),為了解決面向數(shù)據(jù)傳輸 、計(jì)算和存儲(chǔ)過(guò)程中的計(jì)算負(fù)載和數(shù)據(jù)傳輸帶寬的問(wèn)題,研究者開(kāi)始探索在靠近數(shù)據(jù)生產(chǎn)者的邊緣增加數(shù)據(jù)處理的功能,即萬(wàn)物互聯(lián)服務(wù)功能的上行。
隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,智能家居系統(tǒng)得到進(jìn)一步的發(fā)展,而隨著智能家居設(shè)備的越來(lái)越多,且這些設(shè)備通常都是異構(gòu)的,如何管理這些異構(gòu)設(shè)備將會(huì)是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題,如設(shè)備的命名、數(shù)據(jù)的命名以及設(shè)備的智能聯(lián)動(dòng),并且,由于家庭數(shù)據(jù)的隱私性,用戶并不總是愿意將數(shù)據(jù)上傳至云端進(jìn)行處理,尤其是一些家庭內(nèi)部視頻數(shù)據(jù)。而邊緣計(jì)算可以將計(jì)算(家庭數(shù)據(jù)處理)推送至家庭內(nèi)部網(wǎng)關(guān),減少家庭數(shù)據(jù)的外流, 從而降低數(shù)據(jù)外泄的可能性,提升系統(tǒng)的隱私性。
以現(xiàn)在最火的車(chē)輛自動(dòng)駕駛為例,控制車(chē)輛進(jìn)行高度可靠、安全和響應(yīng)的在公路上行駛就必須在車(chē)輛內(nèi)部安裝大量的傳感器并通過(guò)安裝車(chē)載計(jì)算服務(wù)器對(duì)無(wú)人駕駛汽車(chē)傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析,并將分析所得結(jié)果以極低延遲(通常是毫秒級(jí))傳送給臨近區(qū)域內(nèi)其他聯(lián)網(wǎng)車(chē)輛人,以便車(chē)輛做出決策。
其實(shí)如果說(shuō)云計(jì)算是集中式大數(shù)據(jù)處理,邊緣計(jì)算則可以理解為邊緣式大數(shù)據(jù)處理。但不同的是,只是這一次,數(shù)據(jù)不用再傳到遙遠(yuǎn)的云端,在邊緣側(cè)就能解決。邊緣計(jì)算更適合實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析和智能化處理,相較單純的云計(jì)算也更加高效而且安全!如果把云計(jì)算比作整個(gè)計(jì)算機(jī)智能系統(tǒng)的大腦。那么邊緣計(jì)算就是這個(gè)系統(tǒng)的眼睛耳朵和手腳。核心服務(wù)器讓智能系統(tǒng)具有很強(qiáng)的人工智能,但是如果這個(gè)人工智能是聾子瞎子,它也發(fā)揮不了太大的作用。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用中常常面對(duì)的一個(gè)痛點(diǎn),就是沒(méi)有采集到合適的數(shù)據(jù)。邊緣計(jì)算可以為核心服務(wù)器的大數(shù)據(jù)算法提供最準(zhǔn)確,最及時(shí)的數(shù)據(jù)來(lái)源。邊緣計(jì)算和云計(jì)算的結(jié)合讓整個(gè)智能系統(tǒng)不但頭腦清楚,而且耳聰目明,手腳靈便。
最后總結(jié)一句話就是,邊緣計(jì)算和云計(jì)算兩者實(shí)際上都是處理大數(shù)據(jù)的計(jì)算運(yùn)行的一種方式。邊緣計(jì)算是對(duì)云計(jì)算的一種補(bǔ)充和優(yōu)化,云計(jì)算把握整體,而邊緣計(jì)算更專(zhuān)注局部。
評(píng)論