如何理解边缘计算
边缘计算中的边缘指的是网络边缘上的计算和存储资源,这里的网络边缘与数据中心相对,新基建边缘计算系统,无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。边缘计算则是利用这些资源在网络边缘为用户提供服务的技术,使应用可以在数据源附近处理数据。如果从仿生的角度来理解边缘计算,我们可以做这样的类比:云计算相当于人的大脑,边缘计算相当于人的神经末端。当到手时总是下意识的收手,然后大脑才会意识到到了手,因为将手收回的过程是由神经末端直接处理的非条件反射。这种非条件反射加快人的反应速度,避免受到更大的伤害,边缘计算系统,同时让大脑专注于处理智慧。未来是万物联网的时代,思科预计 2020 年将有 500 亿的设备接入互联网,我们不可能让云计算成为每个设备的“大脑”,智能边缘计算系统,而边缘计算就是让设备拥有自己的“大脑”。
边缘计算
边缘计算,是指在靠近物或数据的一侧,采用网络、计算、存储、应用能力为一体的开放平台,就近提供近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的*。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。
边缘计算的优点
说到边缘计算,我们不得不提到的就是云计算。云计算服务是一种集中式服务,所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。资源的高度集中与整合使得云计算具有很高的通用性,然而,面对物联网设备和数据的爆发式增长,基于云计算模型的聚合性的服务逐渐显露出了其在实时性、网络制约、资源开销和隐私保护上的不足。
相比于云计算,智能交通边缘计算系统,边缘计算可以更好地支持移动计算与物联网应用,具有以下明显的优点:
1、较大缓解网络带宽与数据中心压力。
2、增强响应的实时性。万物互联场景下应用对于实时性的要求较高。传统云计算模型下,应用将数据传送到云计算中心,再请求数据处理结果,增大了系统延迟。以无人驾驶汽车应用为例,高速行驶的汽车需要毫秒级的反应时间,一旦由于网络问题而加大系统延迟,将会造成严重后果。而边缘计算在靠近数据生产者处做数据处理,不需要通过网络请求云计算中心的响应,大大减少了系统延迟,千兆无线技术的普及为网络传输速度提供了保证,这些都使边缘服务比云服务有更强的响应能力。
3、保护隐私数据,提升数据安全性。物联网应用中数据的安全性一直是关键问题,调查显示约有 78% 的用户担心他们的物联网数据在未授权的情况下被第三方使用。云计算模式下所有的数据与应用都在数据中心,用户很难对数据的访问与使用进行细粒度的控制。随着智能家居的普及,许多家庭在屋内安装网络摄像头,如果直接将视频数据上传至云数据中心,视频数据的传输不仅会占用带宽资源,还增加了泄露用户隐私数据的风险。