边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用中心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、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。根据国际电信联盟电信标准分局ITU-T的研究报告,到2020年,每个人每秒将产生1.7MB的数据,IoT可穿戴设备的出货量将达到2.37亿。IDC也发布了相关预测,到2018年,50%的物联网网络将面临网络带宽的限制,40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存,到2025年,这一数字将超过50%。边缘计算的优势:成本更低。广州无风扇边缘计算**
事实上,存在两种不同类型的MEC。第1种,专属式MEC。对于偏远地区而言,专属式MEC特别适用于矿业、重型货物和油气等行业,以及自动化工厂。同时,它也适用于实时远程手术等需要极低响应时间的任务。由于专属式MEC完全为了业务而建,它一般都部署在现场,并将边缘计算与移动专属网络捆绑在了一起,从而能为企业提供安全、专属的连接和计算。另一种,分布式MEC。分布式MEC支持多种业务,并将云的力量与公共4G或网络结合在了一起。它适用于需要跨多个站点部署的解决方案,尤其适用于需要在几毫秒内连接和分析数据的移动资产,其用途包括视频分析、实时资产检查和无人机,以及零售、活动和旅游业的沉浸式体验等。无风扇边缘计算OED定制边缘计算设备一侧与直接产生数据的物理设备连通,另一侧则可以将处理过的数据上传到云端。
边缘计算已存在数十年之久,然而随着科技持续突破与网络连接的飞跃性发展,如今我们已经能够在日常各个层面看到相关的使用场景和应用案例。举例来说:可协助农民随时作物健康状况的传感器、24小时不间断运行的自动化机器、只需少许人力监控的全天候自动化生产线,甚至是可深入探测身体内部的智慧医疗器材等等。根据Gartner 2020年新兴科技Hype Cycle趋势报告显示,人们对于边缘计算的期待已逐渐到达高峰,加上5G在全球加速普及,足以预见边缘计算将是科技发展的下一个关键点,并且在今年迈入成熟阶段。据Pure Storage 2021年预测,一些IT/OT高度汇流并在偏远和区域性地点产生大量数据的产业,如石油与天然气以及水电公共事业等,将率先从分布式云中获益。
随着边缘计算的兴起,理解边缘设备所涉及的另一项技术也比较重要,它就是雾计算。边缘计算具体是指在网络的“边缘”处或附近进行的计算过程,而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。换句话说,雾计算使得云更接近于网络的边缘;因此,根据OpenFog的说法,“雾计算总是使用边缘计算,而不是边缘计算总是使用雾计算。”说回我们的火车场景:传感器能够收集数据,但不能立即就数据采取行动。例如,如果一名火车工程师想要了解火车车轮和刹车是如何运行的,他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否需要维修。在这种情况中,数据处理使用边缘计算,但它并不总是即时进行的(与确定引擎状态不同)。而使用雾计算,短期分析可以在给定的时间点实现,而不需要完全返回到中心云。编程语言需要考虑工作流中硬件的异构性和各种资源的计算能力。
边缘计算执行事务提交,如果协调者从所有的参与者获得的反馈都是yes响应,那么就会执行事务提交集群的规划并不是一成不变的,你的集群可能会加入新的节点;也可能有节点因为事故离线;也可能因为分片维度的问题,数据发生了倾斜。当这种情况发生,集群间的数据会发生迁移,以便达到平衡。
这个过程有些是自动的,也有些是手动进行触发。这个过程也是困难的:既要保证数据的增量迁移,又要保证集群的正确服务。边缘计算系统顾名思义就是将大量的普通服务器,通过网络互联,对外作为一个整体提供计算服务。 边缘计算系统的颠覆在于整个数据计算和事务处理过程不依赖于传统的集中式系统。河北算力强大边缘计算无人机
边缘计算能够缩短设备的响应时间,减少从设备到云数据中心的数据流量,以便在网络中更有效的分配资源。广州无风扇边缘计算**
发现边缘节点:到2020年将有500亿的终端和设备联网,除了边缘设备与终端联网较大的“异构”特征之外,产品生命周期越来越短、个性化需求越来越高、全生命周期管理和服务化的趋势越来越明显,这些新趋势都需要边缘计算提供强大的技术支撑。如何在分布式计算环境中发现资源和服务是一个有待拓展的领域。为了充分利用网络的边缘设备,需要建立某种发现机制,找到可以分散式部署的适当节点。因为可用设备的数量庞大,这些机制不能依靠人工手动。此外,还需要使用多种异构设备满足较新的计算需求,比如大规模的机器学习任务。这些机制必须在不增加等待时间或损害用户体验的前提下,实现不同层次和等级的计算工作流中无缝集成,原有的基于云计算的机制在边缘计算领域不再适用。广州无风扇边缘计算**