智能汽车里需要在多个HPC中,按照边缘计算的方式来进行。因为感知数据需要分析的速度受到自动驾驶汽车运动影响,同时还需要及时指示汽车周围有什么,所以通过环境感知的自动驾驶汽车将产生至少40TB的数据。这就是通过网络来回传输的大量数据。自动驾驶汽车需要利用边缘计算,这涉及到本地化计算处理能力和存储器容量需要能够确保车辆和AI能够执行其所需的任务。5G中心网控制面与数据面彻底分离,NFV令网络部署更加灵活,从而使之能分布式的边缘计算部署。边缘计算将更多的数据计算和存储从“中心”下沉到“边缘”,部署于接近数据源的地方,一些数据不必再经过网络到达云端处理,从而降低时延和网络负荷,也提升了数据安全性和隐私性。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。陕西AI边缘计算推理终端
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。 北京边缘计算智慧社区边缘侧安全主要包含设备安全、网络安全、数据安全与应用安全。
边缘计算客户端将写请求发送给主副本,主副本将写请求复制到其他备副本,常见的做法是同步操作日志(CommitLog)。主副本优先考虑将操作日志同步到备副本,备副本回放操作日志,完成后通知主副本。接着,主副本修改本机,等到所有的操作都完成后再通知客户端写成功。
复制协议要求主备同步成功才可以返回客户端写成功,这种协议称为强同步协议。大量PC机通过网络互联,对外作为一个整体提供计算服务。边缘计算系统可以通过增加PC机的方式,使系统整体性能表现为线性增长。
边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据,这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。据估计,到2020年,每人每天平均将产生1.5GB的数据量。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据,云计算可能无法完全处理这些数据--尤其是在某些需要非常快速地处理数据的使用场景当中。边缘计算是云计算以外的另一种可选解决方案,未来它的应用范围比较有可能将远不止是无人驾驶汽车。包括亚马逊、微软和谷歌在内的一些科技巨头都在探索“边缘计算”技术,这可能会引发下一场大规模的计算竞赛。虽然亚马逊云服务AmazonWebServices(AWS)在公共云领域仍然占据主导地位,但谁将成为这个新兴的边缘计算领域的领导仍有待观察。边缘计算的一个好处是能够实时检测设备故障。
边缘计算传送海量数据需要一定的时间,云中心处理数据也需要一定的时间,这就会加大请求响应时间,用户体验极差。
物联网的推动:现在几乎所有的电子设备都可以连接到互联网,这些电子设备会后产生海量的数据。传统的云计算模型并不能及时有效的处理这些数据,在边缘结点处理这些数据将会带来极小的响应时间、减轻网络负载、保证用户数据的私密性。在传统的内容分发网络中,数据都会缓存到边缘结点,随着物联网的发展,数据的生产和消费都是在边缘结点。 边缘计算则是一种合适的、具有成本效益的替代方案。湖南多网口边缘计算智慧医疗
工业领域,边缘计算也正在发挥越来越重要的作用。陕西AI边缘计算推理终端
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。陕西AI边缘计算推理终端