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什么是邊緣計算(Edge computing)?邊緣計算的解釋和3種類型

作者:本站收錄
來源:萬物云聯(lián)網(wǎng)
日期:2017-07-28 08:50:13
摘要:邊緣計算(Edge computing )是一種在物理上靠近數(shù)據(jù)生成的位置處理數(shù)據(jù)的方法,即事物和人所在的現(xiàn)場區(qū)域如家庭和遠(yuǎn)程辦公室內(nèi)。
關(guān)鍵詞:邊緣計算

  圖1、鄰近計算或者邊緣計算讓智能更加靠近設(shè)備

  邊緣計算(Edge computing )是一種在物理上靠近數(shù)據(jù)生成的位置處理數(shù)據(jù)的方法,即事物和人所在的現(xiàn)場區(qū)域如家庭和遠(yuǎn)程辦公室內(nèi)。

  圖2、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中通常集成具有一定計算能力的處理器

  由于這些產(chǎn)生數(shù)據(jù)的事物和人通常不在云端,因此我們需要通過許多形式的在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)解決方案架構(gòu)的邊緣處的計算來補充云計算。

  圖3、節(jié)點與云之間有大量的數(shù)據(jù)需要傳遞

  關(guān)于邊緣計算(Edge computing )的討論通常會忽略有多少類型的“邊緣”計算,而本文我們將探討邊緣計算(Edge computing )的基本驅(qū)動因素和許多類型的邊緣計算(Edge computing )。

  由于邊緣計算(Edge computing )指的是接近于事物,數(shù)據(jù)和行動源頭處的計算,所以我們也可以把這種類型的數(shù)據(jù)處理使用更通用的術(shù)語來表示:鄰近計算或者接近計算(Proximity Computing)。

  鄰近計算(Proximity Computing)的經(jīng)濟學(xué)因素

  我們對周圍所發(fā)生的事件需要及時地做出響應(yīng),以獲得良好的用戶體驗(如當(dāng)需要“改變電視頻道”時)或者避免災(zāi)難(如當(dāng)發(fā)生“煤氣泄漏”時)。

  圖3、感知,處理和行動是物聯(lián)網(wǎng)的三類事件

  由于有許多這些類發(fā)生的事件,因此我們需要將這類復(fù)雜的系統(tǒng)編排為感知,處理和行動(SPA,既Sense, Process, and Act (SPA))。 SPA的成本是本地與遠(yuǎn)程處理成本,網(wǎng)絡(luò)連接成本以及遠(yuǎn)程系統(tǒng)管理成本的函數(shù)。

  就物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備的尺寸和功率來說,鄰近計算(Proximity Computing)平衡了響應(yīng)事件的及時性與響應(yīng)事件的成本兩者之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)傳遞的管理的法律限制進(jìn)一步推動了對鄰近計算(Proximity Computing)的需求。

  多邊場景 - 接近計算(Proximity Computing)的類型

  當(dāng)涉及到最佳鄰近計算時,有很多類型的邊緣(edges )要考慮。梳理下來它們主要有三種類型:個人邊緣(Personal Edge),業(yè)務(wù)邊緣(Business Edge)以及云邊緣(Cloudy Edge)。這三種邊緣將SPA(Sensing-Processing-Acting)部署到不同環(huán)境中來處理一系列不同的問題,以實現(xiàn)最佳的自動響應(yīng),例如當(dāng)您的個人汽車被盜時。

  圖4、三種類型的邊緣

  下面是每種邊緣及其發(fā)展的驅(qū)動因素。

  1)個人邊緣(Personal Edge)

  這個邊緣計算(Edge computing )圍繞著我們個人,有時就在我們的身邊,就在我們的家里;它包括家庭機器人,智能眼鏡,智能藥片,以及您皮膚下的傳感器,手表,家庭自動化系統(tǒng),您的Amazon Echo(回聲)和智能手機。

  個人邊緣(Personal Edge)總體上是移動的。當(dāng)我們在家庭和工作場所之間移動時,個人邊緣(Personal Edge)計算設(shè)備進(jìn)出于商業(yè)邊緣(Business Edge)區(qū)。

  圖5、個人邊緣

  隨著智能家居設(shè)備,數(shù)字健康和其他個人設(shè)備的普及,我們將在未來5年里聽到更多關(guān)于個人邊緣(Personal Edge)計算的信息。

  2)業(yè)務(wù)邊緣(Business Edge)

  這是最受關(guān)注的邊緣計算(Edge computing )類型。在業(yè)務(wù)邊緣(Business Edge)處連接的機器和人在這里匯聚。業(yè)務(wù)邊緣(Business Edge)在我們鋪有地毯的辦公室中,也可以在無地毯的領(lǐng)域,甚至在我們工作和娛樂的開放的地方。

  許多物聯(lián)網(wǎng)的討論似乎假設(shè)這是唯一的邊緣,同時每個物聯(lián)網(wǎng)的討論都表達(dá)了這種邊緣計算(Edge computing )的好處。關(guān)鍵任務(wù)(Mission-critical)SPA(“感知,處理和行動”,“Sensing-Processing-Acting”))在這一領(lǐng)域尤其如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(Industrial IoT)領(lǐng)域中集中發(fā)展的勢頭強勁。

  圖6、業(yè)務(wù)邊緣

  許多供應(yīng)商正在提供這類應(yīng)用的開發(fā)環(huán)境,以幫助客戶開發(fā)邊緣應(yīng)用和分析。 Amazon Lambda Greengrass(https://aws.amazon.com/cn/lambda/)和Azure IoT Hub是此類軟件的示例。

  【注1:Amazon Lambda Greengrass是Amazon的云計算服務(wù),通過 AWS Lambda,無需配置或管理服務(wù)器即可運行代碼。您只需按消耗的計算時間付費 – 代碼未運行時不產(chǎn)生費用。借助 Lambda,您幾乎可以為任何類型的應(yīng)用程序或后端服務(wù)運行代碼,而且全部無需管理。只需上傳您的代碼,Lambda 會處理運行和擴展高可用性代碼所需的一切工作。您可以將您的代碼設(shè)置為自動從其他 AWS 服務(wù)觸發(fā),或者直接從任何 Web 或移動應(yīng)用程序調(diào)用?!?/p>

  【注2:Azure IoT Hub是微軟面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的云計算,Azure IoT Hub意為物聯(lián)網(wǎng)中心,是為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供注冊、管理、溝通的云服務(wù)。它是微軟Azure IoT Suite的重要組成部分,也是微軟物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的重要基礎(chǔ)。微軟Azure IoT Hub可用于管理數(shù)十億物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,提供云端與設(shè)備之間的雙向通信支持,每月可處理數(shù)以萬億計信息,并簡化了與其他Azure服務(wù)之間的集成,包括Azure機器學(xué)習(xí)以及Azure流分析等?!?/p>

  3)多云邊緣(Cloudy Edge)

  這是目前最少談?wù)摰囊活愡吘売嬎?Edge computing),但是它是最老的一類邊緣。多云邊緣(Cloudy Edge)是服務(wù)提供商或企業(yè)網(wǎng)絡(luò)邊緣的拓?fù)湫g(shù)語,其中業(yè)務(wù)首先從撥號調(diào)制解調(diào)器進(jìn)入到家庭或者遠(yuǎn)程分支機構(gòu)中的。

  多云邊緣(Cloudy Edge)從前只是一個沒有任何計算能力的網(wǎng)絡(luò)邊緣。它們被稱為PoP(存在的節(jié)點,points-of-presence)。

  圖7、多云邊緣(Cloudy Edge)

  對應(yīng)用性能和內(nèi)容傳送的需求需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣( network edge)中添加應(yīng)用和數(shù)據(jù)處理能力?,F(xiàn)代的邊緣數(shù)據(jù)中心(Edge Data Centers)能夠滿足這一需求。內(nèi)容交付網(wǎng)絡(luò)(CDN,Content Delivery Networks)就是在利用它們以便我們能夠獲得更好的頁面和視頻加載效果。移動邊緣計算(Mobile Edge Computing)增強了這一邊緣的優(yōu)勢,因為人們需要更好的移動應(yīng)用程序(mobile app)的性能。

  所以老PoP在內(nèi)容和計算方面變得沒有前途。 而SP邊緣( SP edge),移動邊緣(mobile edge)和企業(yè)邊緣(enterprise edge)共同形成了云端。這類邊緣仍然與確保應(yīng)用程序性能和內(nèi)容傳遞順暢等相關(guān)。

  總結(jié)

  有很多方法來描述什么是物聯(lián)網(wǎng)(IoT),這些描述都是對的,只不過有些描述要更全面一些。

  在這里我們提供對物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的一個這樣的描述:IoT = 跨連接設(shè)備迷宮的分布式人工智能和人類智能。

  圖8、邊緣計算正在改變整個物聯(lián)網(wǎng)(IoT)場景

  像AWS Lambda和Greengrass這樣的邊緣計算(Edge computing )技術(shù)正在幫助加速創(chuàng)建這種分布式人工智能。如何在個人,業(yè)務(wù)和云端邊緣中創(chuàng)建分布式智能將取決于您的應(yīng)用程序,成本和相關(guān)規(guī)定。我們將看到越來越多的邊緣計算(Edge computing )參考架構(gòu)的發(fā)展,以支持物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的新應(yīng)用模式。

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