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13 May , 2020

边缘计算是什么意思,边缘计算通俗解释

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南山林雪萍 知乎问答

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边缘计算是什么意思,边缘计算通俗解释

边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。我将从以下三个角度聊下边缘计算:

1、边缘计算是什么? 为什么会出现?

2、边缘计算架构;

3、边缘计算产业;

3、边缘计算的优势;

一、 边缘计算是什么?

在认识边缘计算之前,大家要先了解下 云计算、雾计算、边缘计算这三个比较基础的概念。

首先,云计算(Cloud Computing)是当下的首要数据解决办法.它所在做的事情就是将所有的数据都集中在云计算中心(云端)进行收集、汇总、处理、分发。类似于阿里云、腾讯云、AWS。

像我们现在的数据大多数都是上传到云计算中心并进行处理的。

举个生动形象的例子:

你创业,开了家公司,万事亲力亲为,所有的决策和外部信息都需要汇总到你这里进行审核、处理并下达命令给对应负责人进行执行。

这就可以理解为你就是这个云计算中心。

那么问题来了?

2020已到,万物互联时代开始起飞.思科预估将会有500亿个设备连接到互联网.

如果全部数据都传输到云计算中心,那么网络这个负载压力可不是一般的大,就算排除了网络拥堵和崩溃的问题,还有一个问题无法避免:高时延。

想象你正开着无人驾驶汽车,遇到突发状况,虽然不会因为网络中断而擦碰了别的车。

但网络接入的汽车太多或者信号不好而产生的高时延,这几十毫秒导致汽车没有及时转向,让你一头栽进了绿化带。

可见,云计算遇到了问题,需要有个算力补充。

在2011年思科就首创了雾计算(Fog Computing)的概念

说白了就是将曾经集中的“云”(云计算中心)下放扩散成更贴近地面的“雾”,让性能虽然会比较弱但数量更多、更分散的计算机下渗到电器、汽车、生产工厂、街道路灯等设备中去,数据直接即刻接受、处理、执行,不再上传到云计算中心。

而边缘计算(Edge Computing)其实在上世纪90年代Akamai公司就提出了内容传送网络(CDN),直接在接近终端用户设立传输节点,进行缓存数据.而边缘计算指的是在边缘也就是靠近数据源、用户端直接进行数据储存与处理,快速完成。

要说如何最简单明了地理解边缘计算的方法,“华为章鱼”概念可以说是最佳答案。

章鱼有40%神经元在脑袋里,剩下的60%在它的8条腿上,所谓的用“腿”思考,说的就是章鱼.而边缘计算想做的就是用“腿”思考,让数据的处理从中心下放到章鱼的腿上,也就是网络的边缘节点上。

用回我刚刚提的开公司的例子,就是当你通过辛勤工作,公司不断发展成了全国有多个分公司的大型公司时.如果所有大大小小的事情还让你这个“云计算中心”来决策的话,脑袋可能都要爆炸了。于是你高度放权给每个地区分公司的经理来全权进行决策,让最接近“数据”的他们成为“边缘节点”,让各个分公司快速、高效地运转。

二、边缘计算的架构

在中国,边缘计算联盟ECC正在努力推动三种技术的融合,也就是OICT的融合(运营Operational、信息Information、通讯Communication Technology)。而其计算对象,则主要定义的了四个领域,第一个是设备域的问题,目前出现的纯粹的IoT设备,跟自动化的I/O采集相比较而言,有不同但也有重叠部分。那些可以直接用于在顶层优化,而并不参与控制本身的数据,是可以直接放在边缘侧完成处理;第二个是网络域。在传输层面,直接的末端IoT数据、与来自自动化产线的数据,其传输方式、机制、协议都会有不同。

因此,这里要解决传输的数据标准问题,当然,在OPC UA架构下可以直接的访问底层自动化数据,但是,对于Web数据的交互而言,这里会存在IT与OT之间的协调问题,尽管有一些领先的自动化企业已经提供了针对Web方式数据传输的机制,但是,大部分现场的数据仍然存在这些问题。第三是数据域,数据传输后的数据存储、格式等这些数据域需要解决的问题,也包括数据的查询与数据交互的机制和策略问题都是在这个领域里需要考虑的问题。最后一个,也是最难的应用域,这个可能是目前最为难以解决的问题,针对这一领域的应用模型尚未有较多的实际应用。边缘计算联盟ECC对于边缘计算的参考架构的定义,包含了设备、网络、数据与应用四域,平台提供者主要提供在网络互联(包括总线)、计算能力、数据存储与应用方面的软硬件基础设施。  

边缘计算是什么意思,边缘计算通俗解释

而从产业价值链整合角度而言,ECC提出了CROSS,即在敏捷联接(Connection)的基础上,实现实时业务(Real-time)、数据优化(Data Optimization)、应用智能(Smart)、安全与隐私保护(Security),为用户在网络边缘侧带来价值和机会,也就是联盟成员要关注的重点。

三、边缘计算产业

边缘计算是在高带宽、时间敏感型、物联网集成这个背景下发展起来的技术,“Edge”这个概念的确较早为包括ABB、B&R、Schneider、KUKA这类自动化/机器人厂商所提及,其本意是涵盖那些“贴近用户与数据源的IT资源”。这是属于从传统自动化厂商向IT厂商延伸的一种设计,2016年4月5日Schneider已经号称可以为边缘计算定义了物理基础设施——尽管,主打的还是其“微数据中心”的概念。而其它自动化厂商提及计算,都是表现出与IT融合的一种趋势,并且同时具有边缘与泛在的概念在其中。IT与OT事实上也是在相互渗透的,自动化厂商都已经开始在延伸其产品中的IT能力,包括Bosch、SIEMENS、GE这些大的厂商在信息化、数字化软件平台方面,也包括了像贝加莱、罗克韦尔等都在提供基础的IoT集成、Web技术的融合方面的产品与技术。事实上IT技术也开始在其产品中集成总线接口、HMI功能的产品,以及工业现场传输设备网关、交换机等产品。IoT被视为未来快速成长的一个领域,包括最前沿的已经出现了各种基于Internet的技术,高通已经提出了Internet of Everything—可以称为IoX。因此新一个产业格局呼之欲出,边缘计算联盟ECC的边界定义而言,华为其主旨在提供计算平台,包括基础的网络、云、边缘服务器、传输设备与接口标准等,而Intel、ARM则提供为边缘计算的芯片与处理能力保障,信通院则扮演传输协议与系统实现的集成,而沈阳自动化所、软通动力则扮演实际应用的角色。但是,边缘计算/雾计算要落地,尤其是在工业中,“应用”才是最为核心的问题,所谓的IT与OT的融合,更强调在OT侧的应用,即运营的系统所要实现的目标。

四、边缘计算的优势

总的来说,边缘计算相对云计算拥有以下几个优势:

1、 效率提高

2、节能

3、缓解网络压力

4、时延降低

5、安全性与隐私性大幅提升

当我们对边缘计算的底层逻辑进行梳理的时候会发现,可以概括为四个字“去中心化”.

有没有特别熟悉?

是的,很容易就察觉到这与物联网、AIoT、5G的结合度实在是太高了.

我们总说万物互联,我们要搞清楚这个物的概念.

是“有脑子”的万物连在一起,还是万物连在同一个“大脑上”?

很明显,是前者.

虽然5G的解决方案也是将集中的大型基站下放成更分散的小型基站,达到虽然覆盖范围变小,但是速度更快、时延更低、耗能更低,让万物的“脑子”可以做到更快.

如果说万物互联是必然的未来,AI就是万物互联的大脑,5G、边缘计算就是万物互联的保障。

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