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2019年8月15日,着名风险投资研究机构cb insights写了一篇文章,详细先容了边缘盘算的生长和应用远景。文章以为,云盘算不足以处置和剖析物联网装备、联网汽车等数字平台天生或即将天生的数据,因此边缘盘算可以派上用场。这项手艺有潜力应用于许多行业,并施展伟大作用。

以下是文章的主要内容:

有时候更快的数据处置是奢侈品,有时候是生死攸关的事情。

好比自驾汽车,本质上就是一台带轮子的高性能电脑,通过大量的传感器采集数据。为了使这些车辆平安可靠地运行,它们需要立刻对周围环境做出反映。处置速率的任何延迟都可能是致命的。虽然联网装备的数据处置主要在云中举行,但在中央服务器之间往返传输数据可能需要几秒钟。这个时间跨度太长了。

边缘盘算使得自动车辆能够更快地处置数据。这项手艺使联网装备能够处置在“边缘”形成的数据,“边缘”是指装备内部或离装备自己更近的地方。

预计到2020年,每人平均天天将发生1.5gb的数据。随着越来越多的装备毗邻到互联网并天生数据,云盘算可能无法完全处置这些数据——,尤其是在一些需要异常快速地处置数据的使用场景中。

边缘盘算是云盘算之外的替换解决方案,未来的应用局限很可能远远超出无人驾驶汽车。

包罗亚马逊、微软、谷歌在内的一些科技巨头正在探索边缘盘算手艺,这可能引发下一次大规模的盘算竞争。虽然亚马逊云服务(amazon web services,aws)仍在公共云领域占有主导地位,但谁将成为这一新兴边缘盘算领域的领导者仍有待考察。

在本文中,我们将深入讨论什么是边缘盘算,与该手艺相关的优势,以及它在各行各业的应用。

充满转变的盘算领域

在领会边缘盘算之前,我们必须先看看它的前身——云盘算——是如作甚全球物联网装备铺平道路的。

云盘算增强了互联天下的能力

从可穿着装备到网络化厨房电器,网络化装备可以说是无处不在。预计到2019年,全球物联网市场规模将跨越1.7万亿美元,比2013年的4860亿美元凌驾三倍以上。

因此,云盘算——的历程中,许多智能装备毗邻到互联网举行操作,已经成为一种日益主流的趋势。

云盘算使公司能够通过自己物理硬件之外的远程服务器网络(通常称为“云”)存储和处置数据(和其他盘算义务)。

好比,你可以选择使用苹果的icloud云服务来备份你的智能手机,然后你可以通过登录你的账户,毗邻到云,通过另一个联网装备(好比你的台式电脑)来检索你的智能手机中的数据。您的信息不再受智能手机或台式机内部硬盘容量的限制。

这只是众多云盘算用例之一。再好比通过web或者移动浏览器接见种种完整的应用。由于云盘算的日益普及,吸引了亚马逊、谷歌、微软、ibm等大型科技公司。凭据私有云治理公司rightscale在2018年举行的一项观察,在主要的公共云提供商中,亚马逊aws和微软azure划分排名第一和第二。

说明:越来越多的企业在公共云上运行应用程序

然则集中式云盘算并不适合所有的应用和用例。边缘盘算可以在传统云基础设施难以解决的领域提供解决方案。

向边缘盘算过渡

在我们充满数据的未来,数十亿台装备将毗邻到互联网,因此更快、更可靠的数据处置将变得至关主要。

近年来,云盘算的集成和集中化已经被证实具有成本效益和灵活性,但物联网和移动盘算的兴起给网络带宽带来了相当大的压力。

最终,并不是所有的智能装备都需要使用云盘算来运行。在某些情形下,可以也应该制止这种数据的往返传输。

于是,边缘盘算应运而生。

凭据cb insights的市场规模量化工具,全球边缘盘算市场预计到2022年将到达67.2亿美元。虽然这是一个新的领域,然则在云盘算笼罩的一些领域,边缘盘算的运行效率可能更高。

边缘盘算使数据能够在最近的一端(如电机、泵、发电机或其他传感器)举行处置,削减了在云之间往返传输数据的需要。

凭据市场研究公司idc的说法,边缘盘算被形貌为“微型数据中心的网状网络,它在内陆处置或存储要害数据,并将所有接收到的数据推送到中央数据中心或云存储库中,占地不到100平方英尺”。

例如,一列火车可能包罗能够立刻提供其发动机状态信息的传感器。在边缘盘算中,传感器数据不需要传输到火车上或云中的数据中心,以查看是否有任何器械影响发动机运行。

内陆化的数据处置和存储对盘算网络的压力较小。当发送到云的数据较少时,延迟的可能性——云和物联网装备——交互导致的数据处置延迟将会削减。

这也使得基于边缘盘算手艺的硬件负担了更多的义务,包罗采集数据的传感器和在网络化装备中处置数据的cpu或gpu。

随着边缘盘算的兴起,领会边缘装备涉及的另一种手艺也很主要。它就是雾盘算。

边缘盘算详细是指在网络的“边缘”处或四周举行的盘算历程,而雾盘算则是指边缘装备和云端之间的网络毗邻。

换句话说,雾盘算使得云更靠近于网络的边缘;因此,凭据openfog的说法,“雾盘算总是使用边缘盘算,而不是边缘盘算总是使用雾盘算。”

说回我们的火车场景:传感器能够网络数据,但不能立刻就数据接纳行动。例如,若是一名火车工程师想要领会火车车轮和刹车是若何运行的,他可以使用历史累计的传感器数据来展望零部件是否需要维修。

在这种情形中,数据处置使用边缘盘算,但它并不总是即时举行的(与确定引擎状态差别)。而使用雾盘算,短期剖析可以在给定的时间点实现,而不需要完全返回到中央云。

图示:云盘算、雾盘算与边缘盘算

因此,要记着的是,虽然边缘盘算给云盘算带来弥补,而且与雾盘算一起异常慎密地运作,但它绝不是二者的替换者。

边缘盘算 的优势

虽然边缘盘算是一个新兴的领域,然则它拥有一些显而易见的优点,包罗:

·实时或更快速的数据处置和剖析:数据处置更靠近数据泉源,而不是在外部数据中心或云端举行,因此可以削减迟延时间。

·较低的成本:企业在内陆装备的数据治明白决方案上的破费比在云和数据中心网络上的破费要少。

·网络流量较少:随着物联网装备数目的增添,数据天生继续以创纪录的速率增添。因此,网络带宽变得加倍有限,让云端不堪重负,造成更大的数据瓶颈。

·更高的应用程序运行效率:随着滞后削减,应用程序能够以更快的速率更高效地运行。

削弱云端的角色也会降低发生单点故障的可能性。

例如,若是一家公司使用中央云来存储它的数据,云一旦宕机,那么数据将无法接见,直至问题获得修复——公司可能因而遭受严重的营业损失。

2016年,salesforce网站的北美14站点(又名na14)宕机跨越24个小时。客户无法接见用户数据,从电话号码到电子邮件等等,营业运营遭受严重的损坏。

今后,salesforce将它的物联网云转移到亚马逊的aws上,然则这次宕机事宜凸显了仅仅依赖云的一大弊病。

削减对云的依赖也意味着某些装备可以稳定地离线运行。这在互联网毗邻受限的区域尤其能够派上用场——无论是在严重缺乏网络服务的特定区域,照样油田等通常无法接见的偏远区域。

边缘盘算的另一个要害优势与平安性和合规性有关。随着政府越来越关注企业若何行使消费者的数据,这一点尤为主要。

欧盟(eu)最近实行的《通用数据珍爱条例》(gdpr)就是一例。该条例旨在珍爱小我私家可识别信息免遭数据滥用。

由于边缘装备能够在网络和内陆处置数据,数据不必传输到云端。因此,敏感信息不需要经由网络,这样要是云遭到网络攻击,影响也不会那么严重。

边缘盘算还能够让新兴联网装备和旧式的“遗留”装备之间实现互通。它将旧式系统使用的通讯协议“转换成现代联网装备能够明白的语言”。这意味着传统工业装备可以无缝且高效地毗邻到现代的物联网平台。

边缘盘算生长现状

今天,边缘盘算市场仍然处于初期生长阶段。但随着越来越多的装备连网,它似乎备受关注。

主宰云盘算市场的那些公司(亚马逊、谷歌和微软)正在成为边缘盘算领域的领先者。

去年,亚马逊携aws greengrass进军边缘盘算领域,走在了行业的前面。该服务将aws扩展到装备上,这样它们就可以“在内陆处置它们所天生的数据,同时仍然可以使用云来举行治理、数据剖析和持久的存储”。

微软在这一领域也有一些大动作。该公司计划在未来4年在物联网领域投入50亿美元,其中包罗边缘盘算项目。

微软公布了它的azure iot edge解决方案,该方案“将云剖析扩展到边缘装备”,支持离线使用。该公司还希望聚焦于边缘的人工智能应用。

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谷歌也不甘示弱。它在本月早些时候宣布了两款新产品,意在辅助改善边缘联网装备的开发。它们划分是硬件芯片edge tpu和软件客栈cloud iot edge。

谷歌示意,“cloud iot edge将谷歌云壮大的数据处置和机械学习功效扩展到数十亿台边缘装备,好比机械人手臂、风力涡轮机和石油钻塔,这样它们就能够对来自其传感器的数据举行实时操作,并在内陆举行效果展望。”

然而,有意涉足该领域的并不只是这三大科技巨头。

随着联网装备越来越多地涌现,新兴生态系统中的许多玩家都正在开发软件和手艺来辅助边缘盘算实现腾飞。

在接下来的四年里,惠普企业将在边缘盘算领域投资40亿美元。该公司的edgeline converged edge systems系统的目的客户是那些希望获得数据中心级盘算能力,且通常在边远区域运营的工业合作伙伴。

它的系统答应在不依赖于将数据发送到云或数据中心的情形下,为工业运营(好比石油钻井平台、工厂或铜矿)提供来自联网装备的洞见。

在新兴的边缘盘算领域,其他主要的竞争者包罗scale computing、vertiv、华为、富士通和诺基亚等。

人工智能芯片制造商英伟达于2017年推出了jetson tx2,这是一个面向边缘装备的人工智能盘算平台。它的前身是jetson tx1,它号称要“重新界说将高级ai从云端扩展到边缘的可能性”。

许多著名的公司也在投资结构边缘盘算,包罗通用电气、英特尔、戴尔、ibm、思科、惠普企业、微软、sap se和at&t。

例如,在私募市场上,戴尔和英特尔均投资了为工商业物联网应用提供边缘智能的foghorn公司。戴尔还介入了物联网边缘平台iotech的种子轮融资。

上面提到的许多公司,包罗思科、戴尔和微软,也已经联合起来组成了openfog同盟。该组织的目的是标准化这项手艺的应用。

边缘盘算在各行各业的应用

随着传感器价钱和盘算成本的连续下降,更多的“器械”将被毗邻到互联网。

随着更多的联网装备变得可用,边缘盘算将在各行各业中获得越来越多的应用,尤其是在云盘算效率低下的一些领域。

我们已经最先看到该手艺在多个差别的行业领域发生影响。

“当我们把云的威力下沉到装备(即边缘)时,我们可带来实时地响应、剖析和行动的能力,尤其是在网络条件有限或者缺乏网络的区域……它还处于初期生长阶段,但我们正最先看到这些新功效能够应用于解决全球局限的一些重大挑战。”——微软首席手艺官凯文 · 斯科特(kevin scott)

从自动驾驶汽车到农业,以下几个行业将会从边缘盘算的潜力中获益。

交通运输

边缘盘算手艺最显而易见的潜在应用之一是交通运输——更详细地说,是无人驾驶汽车。

自动驾驶汽车装备了林林总总的传感器,从摄像头到雷到达激光系统,来辅助车辆运行。

如前所述,这些自动驾驶汽车可以行使边缘盘算,通过这些传感器在离车辆更近的地方处置数据,进而尽可能地削减系统在驾驶历程中的响应时间。虽然无人驾驶汽车还不是主流趋势,但公司们正在未雨绸缪。

今年早些时候,汽车边缘盘算同盟(aecc)宣布将启动以联网汽车解决方案为重点的项目。

“联网汽车正迅速地从豪华车型和高端品牌扩张到大批量的中端车型。汽车行业将很快到达一个临界点,届时汽车所发生的数据量将跨越现有的云、盘算和通讯基础设施资源。”——aecc主席兼总裁村田兼一(kenichi murata)

该同盟的成员包罗denso corporation、丰田汽车、at&t、爱立信、英特尔等公司。

不外,不仅仅是自动驾驶汽车会发生大量的数据并需要实时处置。飞机、火车和其他的交通工具也是云云——不管它们有没有人类驾驶。

例如,飞机制造商庞巴迪(bombardier)的c系列飞机就装备了大量的传感器来迅速检测发动机的性能问题。在12小时的航行中,飞机发生了多达844 tb的数据。边缘盘算支持对数据举行实时处置,因此该公司能够自动处置引擎问题。

医疗保健

现在,人们越来越喜欢佩带健身追踪装备、血糖监测仪、智能手表和其他监测康健状况的可穿着装备。

然则,要真正地从所网络的海量数据中获益,实时剖析可能是必不可少的——许多的可穿着装备直接毗邻到云上,但也有其他的一些装备支持离线运行。

一些可穿着康健监控器可以在不毗邻云的情形下内陆剖析脉搏数据或睡眠模式。然后,医生可以就地对病人举行评估,并就病人的康健状况提供即时反馈。

但在医疗保健领域,边缘盘算的潜力远不局限于可穿着装备。

不妨想想,快速的数据处置能够给远程患者监控、住院患者照顾护士以及医院和诊所的医疗治理带来多大的利益。

医生和临床医生将能够为患者提供更快、更好的照顾护士,同时患者所天生的康健数据也多了一层平安珍爱。医院病床平均有20个以上的联网装备,会发生大量的数据。这些数据的处置将直接发生在更靠近边缘的地方,而不是将保密数据发送到云端,因此能够制止数据被欠妥接见的风险。

如前所述,内陆化数据处置意味着大局限的云端或网络故障不会影响营业运转。纵然云操作中止,这些医院的传感器也能独立地正常运行。

制造业

智能制造有望从现代工厂大量部署的传感器中获得洞见。

由于能够削减滞后,边缘盘算可能会使得制造流程能够更快速地做出响应和更改,能够实时地应用数据剖析得出的洞见和实时行动。这可能包罗在机械过热之前将其关闭。

一家工厂可以使用两个机械人来完成同样的义务,两个机械人装有传感器,并毗邻到一个边缘装备上。边缘装备可以通过运行一个机械学习模子来展望其中一个机械人是否会操作失败。

若是边缘装备断定机械人很可能会泛起故障,它就会触发行动来阻止或减慢机械人的运转。这会使得工厂能够实时地评估潜在的故障。

若是机械人能够自己处置数据,它们也可能变得加倍自给自足和反映敏捷。

边缘盘算应该支持更快地从大数据中更多的洞见,以及支持将更多的机械学习手艺应用到营业运营中。

最终目的是,挖掘实时发生的海量数据的伟大价值,防止平安隐患,并削减工厂车间机械运转中止的情形。

农业和智能农场

边缘盘算异常适合应用于农业,由于农场经常处于偏远的位置和恶劣的环境中,可能存在带宽和网络毗邻方面的问题。

现在,想要改善网络毗邻的智能农场需要在昂贵的光纤、微波毗邻或者拥有一颗全天候运行的卫星上举行投资;而边缘盘算则是一种合适的、具有成本效益的替换方案。

智能农场可以使用边缘盘算来监测温度和装备性能,以及自动让种种装备(好比过热的泵)减缓运转或者关闭。

能源和电网控制

边缘盘算或许在整个能源行业都尤其有用,尤其是在石油和天然气设施的平安监测方面。

例如,压力和湿度传感器应当受到严密监控,不能在毗邻性上出差错,尤其是考虑到这些传感器大多位于偏远区域。若是泛起异常情形——好比油管过热——却没有被实时注意到,那就可能会发生灾难性的爆炸。

边缘盘算的另一个利益是能够实时检测装备故障。通过电网控制,传感器可以监控从电动汽车到风力发电厂的一切设施所发生的能源,有助于响应作出决议来降低成本和提高能源生产效率。

其他行业领域的应用

其他可以行使边缘盘算手艺的行业包罗金融业和零售业。这两个行业都使用大型的客户和后端数据集来提供从选股信息到店内服装摆放的种种信息,可以从削减对云盘算的依赖中获益。

零售可以使用边缘盘算应用程序来增强主顾体验。现在,许多零售商都在致力于改善店内体验,优化数据网络和剖析的方式对它们而言绝对很有意义——尤其是考虑到许多零售商已经在实验使用联网的智能显示屏。

此外,很多人使用店内平板电脑所天生的销售点数据,这些数据会被传输到云端或数据中心。借助边缘盘算,数据可以在内陆举行剖析,从而削减敏感数据泄露的风险。

总结

从可穿着装备到汽车再到机械人,物联网装备正呈现出越来越强劲的生长势头。

随着我们朝着加倍互联的生态系统迈进,数据天生将继续飞速增添,尤其是在5g手艺取得腾飞,进一步加速网络毗邻以后。虽然中央云或数据中心传统上一直是数据治理、处置和存储的首选,但这两种方案都存在局限性。边缘盘算可以充当替换解决方案,但由于该手艺仍处于起步阶段,因此还很难预料其未来的生长。

装备能力方面的挑战——包罗开发能够处置云端分流的盘算义务的软件和硬件的能力——可能会泛起。能否教会机械在能够在边缘执行的盘算义务和需要云端执行的盘算义务之间切换,也是一个挑战。

即便云云,随着边缘盘算更多地被接纳,企业将有更多的机会在各个领域测试和部署这种手艺。

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