





边缘计算相对于5G,优势何在?
也许你会问为什么这么多的硬件厂家如此大费周章?为什么不坐等5G网络或者利用丰富的云计算能力和基础设施?
●想象一下,你正坐在一辆自动驾驶汽车里,汽车突然断开了5G网络。这时,汽车不仅会“失明”,而且会丧失决策能力。当高带宽和低延迟通信所需的计算能力实际上与一个额外的***处理单元的成本相同时,为什么要冒这个风险呢?此外,它的总体耗能还会比利用特定硬件实现人工智能预测来的要高。
●移动互联网提供商希望将***换现用于开发和部署5G网络。尽管在技术上可能实现大容量数据计划,但它们并不会很快投入商业使用。例如,nBox有12个声学传感器,每个月可以产生多达1 TB的音频数据。按照LTE目前每GB的价格,将这么多数据传输到云计算将花费一大笔钱。
●网络覆盖将主要建立在城市,这意味着其他很多地方接受不到5G信号。与此相反,边缘计算设备可以随即部署到任何需要的地方,只需要一次性的成本投入,并且这通常不会显著增加物联网解决方案的成本。
边缘计算与人工智能相结合使得在本地处理大量数据成为可能。
边缘计算
边缘计算并非是一个新鲜词。作为一家内容分发网络CDN和云服务的提供商AKAMAI,早在2003年就与IBM合作“边缘计算”。作为世界上很大的分布式计算服务商之一,智能边缘计算卡,当时它承担了15-30%的网络流量。在其一份内部研究项目中即提出“边缘计算”的目的和解决问题,并通过AKAMAI与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务。
对物联网而言,移动边缘计算产品,边缘计算技术取得突破,移动边缘计算,意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端,处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率,减轻云端的负荷。由于更加靠近用户,还可为用户提供更快的响应,将需求在边缘端解决。
关于边缘计算技术
近年来,“物联网”“云计算”等技术得到广泛应用,但是随着万物互联以及 5G 高带宽、低时延的时代的到来,各类业务如车联网、工业控制、4K/8K、虚拟现实 / 增强现实(VR/AR)等所产生的数据量增长,对计算设施带来了实时性、网络依赖性和安全性等方面的要求,为了解决这些问题,国内外学者们提出了边缘计算的概念。边缘计算的“边缘”指的是在数据源与云端数据中心之间的任何计算及网络资源。例如,智能手机就是个人与云端的“边缘”,边缘计算,智能家居中的网关就是家庭设备与云端的“边缘”。边缘计算的基本原理就是在靠近数据源的地方进行计算,是在靠近物或数据的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用能力,就近提供边缘智能服务的开放平台。与云计算相比较,边缘计算就近布置,因而可以理解为云计算的下沉。
边缘计算实现了物联网技术前的连接性、集中化和智能化,由此可以满足敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求,是实现分布式自治、工业控制自动化的重要支撑。
边缘计算是计算系统从扁平到边缘,以及面向 5G 网络架构演进的必然技术,同时也提供了一种新的生态系统和价值链。第三方数据分析机构IDC 预测,到2020年,将有约500亿的智能设备接入互联网,其中主要涉及智能手机、可穿戴设备、个人交通工具等,其中 40% 的数据需要边缘计算服务。边缘计算有着强大市场潜力,也引起了各研究机构、标准***、服务提供商和产业界极大的关注。
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