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博业体育官方网站首页入口-边缘与云怎样协同共生?揭开边缘计算的三个认知误区

发布时间:2024-10-28 10:11人气:
本文摘要:边缘计算出来作为新的科技和新趋势,以燎原之势点燃科技界。

边缘计算出来作为新的科技和新趋势,以燎原之势点燃科技界。随着物联网以及5G等技术的变革,智能生产、智慧农业、自动驾驶、智慧能源以及医疗保健等领域蓬勃发展。边缘凭借更加动态较慢的数据处理和分析、较较少的网络流量闲置、较低的运营成本以及更高的运营效率等优势,将不会在更加普遍的行业领域以求应用于。IDC预测,全球数据圈规模将从2018年的33ZB减至2025年的175ZB。

到2025年全球数据圈将有将近30%的数据是动态数据。如果想获取一流客户体验并不断扩大市场份额,企业的基础设施必需能符合动态数据的快速增长市场需求,边缘计算出来的用武之地不会更加突显。麦肯锡公司在2018年10月的报告中明确提出了107个有所不同的边缘计算出来用例。

预计到2025年,边缘计算出来的潜在价值介于1750亿美元到2150亿美元之间,而这仅仅只是硬件公司的价值。边缘计算出来的潜力无穷,而对于希望充份挖出数据价值的企业来讲,不理解边缘计算出来就更容易被行业“边缘化”。正如Gartner分析师ThomasJ.Bittman所说,多数公司都意识到他们必须拓宽思维,不仅注目集中化和云计算,也应当注目较低延后和动态的分布式处置,但这谈何容易。为了协助企业更进一步理解边缘计算出来,希捷科技对于边缘计算出来的几个少见误区作出详细分析:误区一:边缘不会毁灭丢弃云分布式计算的优势非常明显,所以很多风险投资家也开始将关注点从云移往到边缘,有些甚至公布了更为大胆的预测。

企业投资人PeterLevine在2017年公开发表的为题《边缘的重返和云计算的落幕》的演说中称之为,由于机器学习和IoT驱动,计算出来从云移往到边缘,云将在“旋即的将来”减弱。同年,Gartner的分析师ThomasBittman也公开发表了类似于的观点,称之为“边缘将毁灭云”,他在文中阐释了向“较低延后和基于地理位置的动态数据处理与分布式数据处理”的改变。事实:边缘和云交相辉映正如IDC预测,全球动态数据量将不会大幅度减少,到2025年,全球30%的数据将必须实时处理。该预测不是凭空而来,是有据难以确定的。

拿自动驾驶汽车和联网汽车(联网汽车与其他车辆展开大量数据通信,但不为驾驶员作出决策)为事例,如果一辆联网或自动驾驶汽车的传感器感官到马路上有孩子们正在嬉戏,而另一辆汽车很有可能亡命该区域的红灯。这种情况下,将这些信息发送到返云再行展开处置是马上的,必需要很快立即的处置,毫秒级的延后都牵涉到生命。

Levine指出,这种对性命攸关的数据的处置必须在终端展开。但是,他在同一篇报告中也否认,“最重要信息仍将存储在集中化的云中”,云仍将是反对集中式机器学习的中心,这一中心必须大量数据并在边缘挤满洞察。某种程度,Gartner的Bittman也否认“云仍将充分发挥最重要起到”。因此可见,边缘会代替云,忽略,不会增进云向边缘的扩展。

“边缘”或“云”哪个占上风只不过不是重点,重点是云边缘将如何配备,边缘和云怎样协同工作?超大规模数据中心仍限于于集中化的应用于,比如大规模文档、内容发给、应用于存储和较慢原型等等。希捷科技与合作伙伴VaporIO在2019年公布的报告《边缘数据》称之为,像VaporIO、Edgeconnex和DartPoints这类获取边缘解决方案的公司正在改向边缘数据中心。

边缘数据中心具备小型、区域性、设备独立国家、低成本、自动化等特征,坐落于网络的边缘。边缘方位独有,比如停车场、市政道路以及手机信号塔基车站等。DellEMC回应,这些边缘集群的设计目的抵挡外围环境和安全性方面的挑战,它们享有“充足的计算能力,可以独立国家于集中式数据中心,展开数据统合和处置”。云计算和边缘计算出来基础设施提供商Packet将这些产品称作“可以平常放置”的云。

边缘可以被视作云的大自然产物。Telefonica公司副总裁PatrickLopez回应,虽然云增进“互联网大众化”,“但我们指出边缘将不会是互联网大众化的新生代力量。边缘计算出来本质上是把云和电信的最佳特质融合在一起,云的淋漓尽致特征就是云服务便利的采访,而电信的淋漓尽致在于其互动性、总有一天在线、总有一天相连,这就是两者融合的优势所在。

”误区二:边缘只有一处却是,提及边缘,我们经常用于单数形式。事实:边缘在很多地方不存在当边缘为单数形式时,它所指的是在数据创立地附近展开数据处理的一个生态系统。

但边缘不存在于多处是不争的事实,也是十分最重要的事实:所有这些边缘网络都依赖应用于的市场需求。也就是说,网络更加多,外部网络边界也就越少,这些外部网络边界包括着运营用户感兴趣的应用程序的多个端点。

边缘可以根据应用于市场需求灵活性地移往在有所不同的方位,比如可以运营于田野的谷仓、联网汽车或者在其他许多地方。为特定目的而打造出的自定义化边缘早已沦为一个趋势。随着时间的流逝,边缘将显得更加云化:边缘自定义化会经常出现,但很有可能只作为软件层。正如Telefonica公司的Lopez认为:云的平常可采访以及对开发者的非常简单易懂等特性,有可能也不会沦为所有边缘的必备条件。

如果有人研发了一款可以在边缘运营的应用程序,那么该应用程序应当反对在任何网络部署。误区三:将云传输在盒子里就沦为了边缘有些数据存储和处置必须在边缘展开,边缘最少必须不具备云环境的某些属性:公平的网络采访以及各个边缘网络中的应用程序互相相容。

这怎么会不是让每个边缘都变为一小块云吗?事实:边缘并不是一朵小小的云数据及其市场需求成就了边缘。边缘并不是微型云,因为首先边缘几乎由数据驱动,也就是说边缘是由相似最终用户展开生产和处置数据的应用于所要求。这些应用于不存在相当大的差异性,范围牵涉到智慧城市的公共设施监管、虚拟现实场景、桥梁监控以及通过虚拟世界助手在工厂里制作衣服的机器人等等。这些应用于场景分解的数据(必须在边缘处置)也是多种多样的,这就是为什么说道边缘基础设施依赖应用于的原因。

正如之前提到的,边缘没空间和时间存储某些特定类型的数据,还包括文档数据,机器学习的数据(用来训练机器学习算法的数据湖、大规模数据集)。此类数据在边缘基本没用武之地。最后,边缘并不是微型云,因为边缘可以构建远程自动操作者且物理距离相似用户。

与云有所不同的是,边缘是由方位和距离数据的远近来定义的。此外,与集中式、通用型数据中心有所不同,每个边缘都专心于解决问题特定的问题。边缘计算出来让计算出来更加附近数据源,更加极快地向最终用户交付给服务。

充份理解边缘计算出来的优势以及特征,合理展开边缘计算出来部署,将不会助力各个行业顺利挖出数据的价值,联合打开万物网络的新篇章。


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