边缘计算是什么?下一次信息技术的变革

随着万物联网的趋势不断加深,智能手机、智能眼镜等端设备的数量不断增加,使数据的增长速度远远超过了网络带宽的增速;同时,增强现实、无人驾驶等众多新应用的出现对延迟提出了更高的要求。边缘计算将网络边缘上的计算、网络与存储资源组成统一的平台为用户提供服务,使数据在源头附近就能得到及时有效的处理。这种模式不同于云计算要将所有数据传输到数据中心,绕过了网络带宽与延迟的瓶颈,引起了广泛的关注。

如何理解边缘计算

近年来,大数据、云计算、智能技术的快速发展,给互联网产业带来了深刻的变革,也对计算模式提出了新的要求。大数据时代下每天产生的数据量急增,而物联网等应用背景下的数据在地理上分散,并且对响应时间和安全性提出了更高的要求。

云计算虽然为大数据处理提供了高效的计算平台,但是目前网络带宽的增长速度远远赶不上数据的增长速度,网络带宽成本的下降速度要比 CPU、内存这些硬件资源成本的下降速度慢很多,同时复杂的网络环境让网络延迟很难有突破性提升。因此传统云计算模式需要解决带宽和延迟这两大瓶颈。在这种应用背景下,边缘计算应运而生,并在近两年得到了研究者的广泛关注。

边缘计算中的边缘指的是网络边缘上的计算和存储资源,这里的网络边缘与数据中心相对,无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。边缘计算则是利用这些资源在网络边缘为用户提供服务的技术,使应用可以在数据源附近处理数据。

如果从仿生的角度来理解边缘计算,我们可以做这样的类比:云计算相当于人的大脑,边缘计算相当于人的神经末端。当针刺到手时总是下意识的收手,然后大脑才会意识到针刺到了手,因为将手收回的过程是由神经末端直接处理的非条件反射。这种非条件反射加快人的反应速度,避免受到更大的伤害,同时让大脑专注于处理高级智慧。未来是万物联网的时代,思科预计 2020 年将有 500 亿的设备接入互联网,我们不可能让云计算成为每个设备的“大脑”,而边缘计算就是让设备拥有自己的“大脑”。

为了大家更方便的理解,我们可以联想一下世界上非常神奇的一种生物——章鱼,作为无脊椎动物中智商最高的一种动物,章鱼拥有巨量的神经元,但有 60% 分布在章鱼的八,条腿(腕足)上,脑部却仅有 40%。逃跑、捕猎时异常迅速,八条腿明明白白,从不缠绕打结,这得益于章鱼类似分布式计算的“多个小脑+一个大脑”。

(图片来源:江南烟雨居博客)

边缘计算的优点

说到边缘计算,,我们不得不提到的就是云计算。云计算服务是一种集中式服务,所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。资源的高度集中与整合使得云计算具有很高的通用性,然而,面对物联网设备和数据的爆发式增长,基于云计算模型的聚合性服务逐渐显露出了其在实时性、网络制约、资源开销和隐私保护上的不足。

相比于云计算,边缘计算可以更好地支持移动计算与物联网应用,具有以下明显的优点:

1、极大缓解网络带宽与数据中心压力。思科在 2015-2020 年全球云指数中指出,随着物联网的发展,2020 年全球的设备将会产生 600ZB 的数据,但其中只有 10% 是关键数据,其余 90% 都是临时数据无需长期存储。边缘计算可以充分利用这个特点,在网络边缘处理大量临时数据,从而减轻网络带宽与数据中心的压力。

2、增强响应的实时性。万物互联场景下应用对于实时性的要求极高。传统云计算模型下,应用将数据传送到云计算中心,再请求数据处理结果,增大了系统延迟。以无人驾驶汽车应用为例,高速行驶的汽车需要毫秒级的反应时间,一旦由于网络问题而加大系统延迟,将会造成严重后果。

而边缘计算在靠近数据生产者处做数据处理,不需要通过网络请求云计算中心的响应,大大减少了系统延迟,千兆无线技术的普及为网络传输速度提供了保证,这些都使边缘服务比云服务有更强的响应能力。

3、保护隐私数据,提升数据安全性。物联网应用中数据的安全性一直是关键问题,调查显示约有 78% 的用户担心他们的物联网数据在未授权的情况下被第三方使用。云计算模式下所有的数据与应用都在数据中心,用户很难对数据的访问与使用进行细粒度的控制。随着智能家居的普及,许多家庭在屋内安装网络摄像头,如果直接将视频数据上传至云数据中心,视频数据的传输不仅会占用带宽资源,还增加了泄露用户隐私数据的风险。

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