为什么我们需要边缘计算

分享到:

我们认为主要存在以下几点原因:

1) 网络带宽与计算吞吐量均成为云计算的性能瓶颈:云中心具有强大的处理性能,能够处理海量的数据。但是,如何将海量的数据快速传送到云中心则成为了业内的一个难题。网络带宽和计算吞吐量均是云计算架构的性能瓶颈,用户体验往往与响应时间成反比。5G时代对数据的实时性提出了更高的要求,部分计算能力必须本地化。

2) 物联网时代数据量激增,对数据安全提出更高的要求:不远的将来,绝大部分的电子设备都可以实现网络接入,这些电子设备会产生海量的数据。传统的云计算架构无法及时有效的处理这些海量数据,若将计算置于边缘结点则会极大缩短响应时间、减轻网络负载。此外,部分数据并不适合上云,留在终端则可以确保私密性与安全性。

3) 终端设备产生海量“小数据”,需要实时处理:尽管终端设备大部分时间都在扮演着数据消费者的角色,但如今以智能手机和安防摄像头为例,终端设备也有了生产数据的能力,其角色发生了重大改变。终端设备产生海量“小数据”需要实时处理,云计算并不适用。

从数据流向的对比上,1)在云计算架构下,下图左侧的服务提供者提供数据并上传到云中心,需求侧的终端客户发送数据或计算类请求到云中心,云中心响应相关请求并将需求结果发送给终端客户。2)在边缘计算模式下,如智能手机、前端智能摄像头、智能汽车等边缘节点产生数据,上传到云中心,同时将实时性和安全性要求较高的计算在本地进行处理。

屏幕快照 2019-03-06 上午9.45.05

 

继续阅读
何种技术来实现万物互联呢?

2019年被称为“5G元年”。在结束的两会上,5G也成为了两会的高频词汇。接下来。不止中国,全世界都将在5G的运用上大力推广。

4G无法满足物联网的网络需求,5G是否可以?

在万物互联时代的今天,可穿戴设备作为构成物联网众多设备中的一种,已经可以通过部分便携的设备实现读取和记录人体参数,并将数据通过物联网卡传输到平台层进行处理,与此同时,也可以采集人体外部的环境温度和空气质量等等。不过,从技术角度上来讲,如何才能更进一步地将未来拉近?作为物联网开发者,如何能实现更好的解决方案?

面对令人眼花缭乱的各种标准,如何选择?

这是一个常见的问题:设计物联网(IoT)产品应采用什么标准?Qorvo的Cees Links给出了最佳选择。

5G引爆边缘计算!下一个万亿市场来临

看点:边缘计算市场规模将超万亿,与云计算平分秋色。

一秒带你读懂边缘技术

边缘计算是一种解决方案,没有创造出新的核心技术或做重大技术组合,也没有诞生新的应用,更没有创造出新的商业模式。像近期A股那样的市场反映和一些券商的唱多,个人感觉是别有用心了。