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边缘与云怎样协同共生?揭开边缘计算的三个认知误区-lol下注官网
时间:2020-11-09 来源:lol下注首页 浏览量 40387 次

lol总决赛外围|边缘计算作为新的科学技术和新趋势,以燎原之势点燃科技界。 随着物联网和5G等技术的变革,智能生产、智能农业、自动驾驶、智能能源、医疗等领域蓬勃发展。

边缘由于具有更动态、更慢的数据处理和分析、更少的网络流量空闲状态、更低的运营成本、更高的运营效率等优点,在更普遍的行业领域不寻求应用。 IDC预测,全世界数据圈的规模将从2018年的33ZB减少到2025年的175ZB。 到2025年,世界数据圈约30%将成为动态数据。

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为了获得一流的客户体验和扩大市场份额,企业的基础设施必须满足动态数据的快速增长市场需求。 边缘计算的有用性不会进一步强调。 麦肯锡公司在2018年10月的报告中明确提出了107个不同的边缘计算用例。

到2025年,边缘计算的潜在价值预计在1750亿美元到2150亿美元之间,但这只是硬件公司的价值。 边缘计算的潜力是无限的,但对于想充分挖掘数据价值的企业来说,如果不理解边缘计算,很容易被业界“边缘化”。

正如Gartner分析师ThomasJ.Bittman所说,许多企业认识到他们必须拓展思维,不仅要关注集中化和云计算,还要关注低延期和动态分散处置,这很简单为了帮助企业进一步理解边缘计算,希捷技术对边缘计算的一些罕见误区进行了详细分析:误区1 :边缘不破坏云分散计算的优点非常明显,许多风险投资者也将关注点从云到边缘一部分发表了更大胆的预测,企业投资者PeterLevine在2017年发表的题目《边缘的重返和云计算的落幕》的演说中说,为机器学习和IoT司机计算的云移动到边缘,云在“旋转的未来”中减弱。 同年,Gartner的分析师ThomasBittman也公布了“边缘破坏云”的同样想法,说明了向“基于延迟和地理位置的动态数据处理和分布式数据处理”的变化。 事实:正如IDC预测的那样,世界动态数据量不会大幅减少。

到2025年,必须实时处理世界30%的数据。 这个预测不是凭空而来的,有根据很难确定。 以自动驾驶车和网络汽车(网络汽车与其他车辆展开大量的数据通信,但不做驾驶者的决策)为例,如果一个网络和自动驾驶车的传感器感觉到孩子们在路上玩耍,另一辆汽车就会在该地区的在这种情况下,将这些信息发送到云后展开处置是很快的,必须马上处置,毫秒级的延迟关系到生命。

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Levine指出,这种与生命相关的数据的处理必须在终端上进行。 但是,他在同一份报告中也否定了“最重要的信息保存在集中化的云中”,云依然是反对集中机器学习的中心,该中心必须有大量的数据,在边缘充满洞察。

在某种程度上,Gartner的Bittman也否定了“云充分发挥最重要的作用”。 因此,可以看到边缘代替云,云向边缘的扩张不会增进。 “边缘”还是“云”占优势并不重要,重点是云边缘如何定位,边缘和云如何合作吗? 大型数据中心仅限于集中应用程序,如大型文档、内容分发、应用于存储和原型延迟。

希捷科技和合作伙伴VaporIO 2019年发表的报告《边缘数据》称,获得VaPOR IO、Edgeconnex、DartPoints等边缘解决方案的企业正在转移到边缘数据中心。 边缘数据中心具有小型、地域性、设备独立国、低成本、自动化等特点,位于网络边缘。 停车场、市街、手机信号塔基站等,边缘方位是独自的。 DellEMC表示,这些边缘群集旨在应对外围环境和安全挑战,“具有足够的计算能力,独立国家可以在集中的数据中心部署数据整合和处置”。

作为云计算和边缘计算基础设施提供商的Packet称这些产品为“可以照常放置”云。 边缘可以看作是云的自然产物。

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Telefonica的PatrickLopez副总裁指出,云正在增进“网络大众化”,但“边缘不是网络大众化的新生代力量。 边缘计算本质上是融合云与电信的最佳特性,云漓的特征是云服务的方便采访,电信漓的特征是其互动性、总有一天在线、总有一天联系,这是两者融合的优点。 』误区2 :边缘只有一处,但提到边缘,我们常用于单数形式。

事实:在边缘为单数形式的情况下,边缘不存在于很多地方是指在数据创设地附近展开数据处理的生态系统。 但是,边缘不存在于多个地方是不争的事实,也是最重要的事实。

所有这些边缘网络都依赖于应用程序的市场需求。 这意味着更多的网络,也减少了外部网络边界,包括多个端点,用于运行用户感兴趣的应用程序。

根据市场适用的需要,边缘可以灵活地向田野运营的谷仓、互联网汽车和许多其他地方移动。 为特定目的制造的定制化边缘已经成为趋势。 随着时间的推移,边缘会变得更云。

虽然经常进行边缘定制,但很可能只作为软件层使用。 正如Telefonica公司的Lopez认为的那样,云的平时采访和对开发者非常易懂等特性也可能不是所有边缘的必要条件。

如果有人开发了可以在边缘运营的应用程序,该应用程序必须反对部署到任何网络。 误区3 :将云传输到盒子中后成为边缘的部分数据存储和处置必须扩展到边缘,边缘至少必须具有云环境的部分属性:公平的网络采访和各边缘网络的应用程序这是哪个事实:边缘不是小云数据及其市场需求达到了边缘。

边缘不是微云。 由于第一个边缘几乎由数据驱动,即边缘要求类似的最终用户部署生产和处置数据的应用程序。

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这些应用没有相当大的差异,涉及智能城市公共设施的监督管理、虚拟现实场景、桥梁的监视、通过虚拟世界助理在工厂制作衣服的机器人等。 应用于这些场景分解的数据(必须在边缘处理)也多种多样,因此,据说边缘基础设施依赖于应用。 如上所述,边缘没有存储特定种类的数据的空间和时间,还包括文档数据、机器学习的数据(用于训练机器学习算法的数据湖、大规模数据集)。

这样的数据在边缘几乎没有用。 最后,边缘不是微云。 因为边缘可以构建远程自动操作者,物理距离相似。

与云不同,边缘由方位和距离数据的远近定义。 与集中式和通用数据中心不同,我们专注于解决每个边缘的问题。

边缘计算是为了更快地为最终用户提供计算出的更近的数据源服务。 充分理解边缘计算的优势和特征,合理展开和部署边缘计算,将共同打开万物网络的新篇章,而不帮助各行业顺利挖掘数据的价值。。

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