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离数据更近,边缘计算促进物联网应用更加高效成熟

导读: 随着云计算的大热,边缘计算也越来越常被人们提及。有人曾用《三国演义》中“天下大事,合久必分,分久必合”一语来形容云计算与边缘计算之间的关系。

随着云计算的大热,边缘计算也越来越常被人们提及。有人曾用《三国演义》中“天下大事,合久必分,分久必合”一语来形容云计算与边缘计算之间的关系。但其实边缘计算并非新生事物,IBM在2012年发布的物联网生态图,将边缘计算带入了人们的视野。

离数据更近,边缘计算促进物联网应用更加高效成熟

IBM物联网生态图

一、边缘计算,炒作or趋势?

在科技快速发展的今天,万物互联的背景之下,物联网的大热,意味着有大量的物联网终端设备将连入网络。据Gartner的预测,到2020年,网络设备和终端连接的数量将达到260亿。随着设备大规模接入物联网,在终端设备上产生的海量数据在为我们提供商业价值的同时,也对数据处理提出挑战。

据了解,目前网络边缘设备产生的数据已经达到了海量级别,这无疑加重了云计算中心的计算能力负担,云计算已经无法匹配海量数据处理,云计算模型已无法有效解决云中心负载、传输带宽、数据隐私保护等问题。而据互联网数据公司IDC预测,到2020年,全球范围内的数据总量将大于40ZB。由于网络带宽有限,又要满足实时响应的需求,边缘计算随即成为物联网发展的趋势之一。

二、边缘侧也有大应用

在大数据处理2.0时代,数据类型更加的复杂多样,边缘计算的出现提高了数据的网络传输性能,保证了数据的实时性处理,能为用户提供更智能、更快捷的使用体验。大量资本的入局,也催生了更多边缘侧的广泛应用。

1)智能家居

在当前的智能家居设备中,许多设备都是通过WiFi模块将设备连接到当前的云计算中心,但这并不能满足智能家居设备之间通讯的需要。而智能家居不同的互动场景便需要边缘计算。这种边缘计算可以体现在网关、中控系统等设备上。

2)智慧交通

随着交通数据量的增加,用户对海量交通信息的实时性需要也会随之提高。如果把数据全部传输回云计算中心,将会出现带宽资源的浪费和延时等问题,但如果把数据在边缘服务器上进行实时分析和处理,便可根据路面实时状况和可用资源对用户做出相应指示。边缘计算在智慧交通的应用不仅体现在智能交通的控制系统、车联网,甚至于体现在无人驾驶汽车上。

3)智慧城市

如运输和设施管理等基于地理位置的应用,对于位置识别技术,边缘计算模型优于云计算模型。在边缘计算模型中,基于地理位置的数据可进行实时处理和收集,而不必传送到云计算中心。

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