如今，隨著5G快速無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的到來(lái)，將計(jì)算存儲(chǔ)和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）分析的部署放在靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地方，使得邊緣計(jì)算成為可能。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和新應(yīng)用的擴(kuò)展需要實(shí)時(shí)計(jì)算能力。5G無(wú)線正在考慮邊緣系統(tǒng)，以快速跟蹤支持實(shí)時(shí)應(yīng)用或創(chuàng)造，如人工智能、分析、機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車等等。最初，目的是解決由于物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的擴(kuò)展由于長(zhǎng)距離長(zhǎng)距離傳輸而產(chǎn)生的高成本。

什么是邊緣計(jì)算？

邊緣計(jì)算是一種網(wǎng)絡(luò)意識(shí)形態(tài)，側(cè)重于在靠近數(shù)據(jù)源的地方進(jìn)行計(jì)算，以減少帶寬和延遲的使用。在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行計(jì)算，可以減少數(shù)據(jù)在服務(wù)器和客戶端之間的遠(yuǎn)距離傳輸。 它是一個(gè)共享計(jì)算框架，使風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用更接近數(shù)據(jù)源，如本地邊緣或物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。數(shù)據(jù)在其源頭的存在可以產(chǎn)生強(qiáng)大的商業(yè)利益，比如：改善響應(yīng)時(shí)間，提高洞察力，增加高頻可用性。

為什么需要邊緣計(jì)算？

它有助于承擔(dān)高頻率，解決許多物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的成本和延遲問(wèn)題。以下是需要邊緣計(jì)算的三個(gè)關(guān)鍵原因：

· 降低信噪比

它有助于降低信噪比，允許公司對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)先排序。如專注于需要短期內(nèi)處理、存儲(chǔ)和分析的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。例如，監(jiān)測(cè)一個(gè)制冷裝置。收集的數(shù)據(jù)以機(jī)器為主，機(jī)器生成的是測(cè)量狀態(tài)數(shù)據(jù)就可以了。

· 減少云中存儲(chǔ)和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量

如今，在邊緣不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)速度快于網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)的潛力。與其將數(shù)據(jù)發(fā)送到遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心或云端進(jìn)行處理，不如將其發(fā)送給邊緣計(jì)算設(shè)備，由其處理這些數(shù)據(jù)。這樣可以減少延遲和成本，減少了需要在云中存儲(chǔ)和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，同時(shí)治理網(wǎng)絡(luò)帶寬。

· 減少數(shù)據(jù)處理/傳輸?shù)臏髸r(shí)間

邊緣計(jì)算降低了數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)傳輸和最終所需行動(dòng)之間的滯后性。由于許多源數(shù)據(jù)不需要在云中運(yùn)行就可以進(jìn)行分析和處理，因此事件處理和分析的效率提高，并具有成本效益。對(duì)于汽車自動(dòng)駕駛、精密制造業(yè)和機(jī)器人手術(shù)等比較特殊的行業(yè)來(lái)說(shuō)，使用邊緣系統(tǒng)，這個(gè)周期可以減少到只有幾毫秒。

邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)是什么？

1. 節(jié)省成本

它有助于盡量減少服務(wù)器資源和帶寬的使用。據(jù)Statista預(yù)測(cè)，到2025年，全球?qū)⒂谐^(guò)750億臺(tái)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。

2. 提高性能

將流程轉(zhuǎn)移到邊緣的另一個(gè)顯著好處是降低中斷。每當(dāng)一個(gè)設(shè)備需要與另一個(gè)服務(wù)器通信時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)延遲。如果這個(gè)過(guò)程進(jìn)行到邊緣，路由器負(fù)責(zé)移動(dòng)辦公室內(nèi)的聊天，這種延遲就不會(huì)再存在。

3. 開(kāi)發(fā)新功能

此外，邊緣計(jì)算可以開(kāi)發(fā)以前沒(méi)有的新功能。一個(gè)組織可以用它來(lái)分析和處理他們?cè)谶吘壍臄?shù)據(jù)，使之成為實(shí)時(shí)可行的功能。

在應(yīng)用方面，比如汽車廠家將汽車XR內(nèi)容托管到3DCAT實(shí)時(shí)渲染云平臺(tái)，平臺(tái)將內(nèi)容從源服務(wù)器分發(fā)到離消費(fèi)者最近的邊緣服務(wù)器，結(jié)合自研的串流交互協(xié)議，消費(fèi)者通過(guò)分享的URL或XR應(yīng)用接口可流暢訪問(wèn)超高清的汽車XR內(nèi)容并進(jìn)行交互體驗(yàn)。

3DCAT支持多種接入方式，消費(fèi)者可以采用手機(jī)、平板、筆記本電腦、臺(tái)式電腦、XR頭顯等多樣的終端設(shè)備隨時(shí)隨地訪問(wèn)汽車XR內(nèi)容。

邊緣計(jì)算面臨的挑戰(zhàn)？

一個(gè)主要的缺點(diǎn)是，它可以增長(zhǎng)攻擊的載體。隨著更多智能設(shè)備的延伸，如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和內(nèi)置固體計(jì)算機(jī)的邊緣服務(wù)器，使黑客有機(jī)可乘。

第二個(gè)缺點(diǎn)是，它需要更多的本地硬件。例如：雖然物聯(lián)網(wǎng)相機(jī)需要一個(gè)內(nèi)置的計(jì)算機(jī)來(lái)解決其原始視頻數(shù)據(jù)到網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，但它需要一個(gè)更精致的計(jì)算機(jī)，有更多的處理能力來(lái)運(yùn)行自己的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法。但是，硬件成本的降低使得構(gòu)建更智能的設(shè)備變得昂貴。

云計(jì)算的采用將數(shù)據(jù)分析帶到了一個(gè)新的水平。云連接已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了捕獲和分析數(shù)據(jù)的最精確方式。盡管如此，現(xiàn)在的事情在邊緣的計(jì)算機(jī)上運(yùn)行得非常好。邊緣計(jì)算是一個(gè)有效的解決方案，適用于需要快速結(jié)果和高度靈活性的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的任務(wù)，在商業(yè)方面的應(yīng)用也是未來(lái)可期。

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