邊緣計(jì)算正在改變?nèi)驍?shù)百萬(wàn)臺(tái)設(shè)備處理和傳輸數(shù)據(jù)的方式。互聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備(IoT)的爆炸性增長(zhǎng)，以及需要實(shí)時(shí)計(jì)算能力的新應(yīng)用，繼續(xù)推動(dòng)著邊緣計(jì)算系統(tǒng)的發(fā)展。

更快的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，如5G無(wú)線，使邊緣計(jì)算系統(tǒng)能夠加速創(chuàng)建或支持實(shí)時(shí)應(yīng)用，例如視頻處理和分析、自動(dòng)駕駛汽車(chē)、人工智能和機(jī)器人等。

什么是邊緣計(jì)算?

從根本上講，邊緣計(jì)算使計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)更靠近收集數(shù)據(jù)的設(shè)備，而不是依賴于可能遠(yuǎn)在數(shù)千英里之外的中心位置。這樣做是為了使數(shù)據(jù)(尤其是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù))不會(huì)遇到可能影響應(yīng)用程序性能的延遲問(wèn)題。此外，公司可以通過(guò)在本地完成處理來(lái)節(jié)省資金，從而減少需要在集中式或基于云的位置處理的數(shù)據(jù)量。

邊緣計(jì)算的開(kāi)發(fā)歸功于IoT設(shè)備的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，這些設(shè)備連接到Internet以便從云中接收信息或?qū)?shù)據(jù)傳遞回云中。許多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在其運(yùn)行過(guò)程中會(huì)生成大量數(shù)據(jù)。

邊緣計(jì)算的好處

對(duì)于許多公司來(lái)說(shuō)，單是成本節(jié)約就可能成為部署邊緣計(jì)算架構(gòu)的驅(qū)動(dòng)力。在許多應(yīng)用中采用云的公司可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，帶寬成本比他們預(yù)期的要高。

但是，邊緣計(jì)算的最大好處越來(lái)越多地是能夠更快地處理和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)公司至關(guān)重要的更高效的實(shí)時(shí)應(yīng)用程序。在進(jìn)行邊緣計(jì)算之前，掃描人臉以進(jìn)行面部識(shí)別的智能手機(jī)將需要通過(guò)基于云的服務(wù)來(lái)運(yùn)行面部識(shí)別算法，這將需要大量時(shí)間來(lái)處理。使用邊緣計(jì)算模型，鑒于智能手機(jī)的功能日益強(qiáng)大，該算法可以在邊緣服務(wù)器或網(wǎng)關(guān)上本地運(yùn)行，甚至可以在智能手機(jī)本身上運(yùn)行。虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、無(wú)人駕駛汽車(chē)、智慧城市、甚至樓宇自動(dòng)化系統(tǒng)等應(yīng)用都需要快速處理和響應(yīng)。

諸如NVIDIA之類的公司已經(jīng)認(rèn)識(shí)到需要在邊緣進(jìn)行更多處理，這就是為什么人們看到帶有內(nèi)置人工智能功能的新系統(tǒng)模塊的原因。例如，該公司的最新模塊比信用卡小，可以內(nèi)置在更小的設(shè)備中，例如無(wú)人機(jī)、機(jī)器人和醫(yī)療設(shè)備。AI算法需要大量的處理能力，這就是為什么大多數(shù)算法都通過(guò)云服務(wù)運(yùn)行的原因。可以在邊緣進(jìn)行處理的AI芯片組的增長(zhǎng)將允許在需要即時(shí)計(jì)算的應(yīng)用程序中實(shí)現(xiàn)更好的實(shí)時(shí)響應(yīng)。

缺點(diǎn)

但是，就像許多新技術(shù)一樣，解決一個(gè)問(wèn)題可能會(huì)導(dǎo)致其他問(wèn)題。從安全的角度來(lái)看，邊緣的數(shù)據(jù)可能會(huì)很麻煩，尤其是當(dāng)它由可能不如集中式或基于云的系統(tǒng)安全的其他設(shè)備處理時(shí)。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的增加，IT必須了解這些設(shè)備周?chē)臐撛诎踩珕?wèn)題，并確保這些系統(tǒng)可以得到保護(hù)。這包括確保數(shù)據(jù)已加密，并且使用了正確的訪問(wèn)控制方法甚至虛擬專用網(wǎng)隧道。

此外，不同的設(shè)備對(duì)處理能力、電力和網(wǎng)絡(luò)連接的要求可能會(huì)影響邊緣設(shè)備的可靠性。這使得冗余和故障轉(zhuǎn)移管理對(duì)于在邊緣處理數(shù)據(jù)的設(shè)備至關(guān)重要，以確保在單個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí)能夠正確傳遞和處理數(shù)據(jù)。

5G與邊緣計(jì)算的未來(lái)

未來(lái)幾年，諸如5G和Wi-Fi6之類的無(wú)線通信技術(shù)也將影響邊緣部署和利用，從而實(shí)現(xiàn)尚未探索的虛擬化和自動(dòng)化功能，例如更好的車(chē)輛自主性和將工作負(fù)載遷移到邊緣，同時(shí)使無(wú)線網(wǎng)絡(luò)更靈活、更具成本效益。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的興起和此類設(shè)備產(chǎn)生的突然過(guò)剩的數(shù)據(jù)，邊緣計(jì)算引起了人們的注意。但由于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)仍處于相對(duì)初級(jí)階段，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的演變也將對(duì)邊緣計(jì)算的未來(lái)發(fā)展產(chǎn)生影響。這種未來(lái)替代方案的一個(gè)例子是微型模塊化數(shù)據(jù)中心(MMDC)的發(fā)展。MMDC是一個(gè)盒子里的數(shù)據(jù)中心，將一個(gè)完整的數(shù)據(jù)中心放在一個(gè)小型移動(dòng)系統(tǒng)中，該系統(tǒng)可以部署在更接近數(shù)據(jù)的地方--例如在一個(gè)城市或地區(qū)--讓計(jì)算更接近數(shù)據(jù)，而不會(huì)讓數(shù)據(jù)更合適。