为什么我们需要边缘计算

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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

 

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