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什么是边缘计算的重要性

2020年01月07日 云计算 ⁄ 共 919字 ⁄ 字号 评论关闭

  诸如5G无线之类的更快的联网技术,使边缘计算系统能够加速实时应用的创建或支持,例如视频处理和分析,自动驾驶汽车,人工智能和机器人技术等。

  边缘计算正在改变世界上数百万台设备处理,处理和传递数据的方式。联网设备(IoT)的爆炸性增长,以及需要实时计算能力的新应用,继续推动着边缘计算系统的发展。

  虽然边缘计算的早期目标是解决由于IoT生成的数据增长而导致的数据长距离传输的带宽成本,但需要在边缘计算处理的实时应用程序的兴起将推动该技术的发展。

什么是边缘计算?

  Gartner将边缘计算定义为“分布式计算拓扑结构的一部分,在该拓扑中,信息处理位于边缘附近-事物和人在此处生成或使用该信息。”

  从根本上讲,边缘计算使计算和数据存储更接近收集它的设备,而不是依赖可以在数千英里之外的中央位置。这样做是为了使数据(尤其是实时数据)不会遭受会影响应用程序性能的延迟问题。此外,公司可以通过在本地完成处理来节省资金,从而减少了需要在集中式或基于云的位置进行处理的数据量。

  边缘计算是由于物联网设备的指数级增长而发展起来的,物联网设备连接到互联网以便从云中接收信息或将数据传递回云中。许多物联网设备在其运行过程中会生成大量数据。

为什么边缘计算很重要?

  对于许多公司而言,仅节省成本就可以成为部署边缘计算架构的推动力。在其许多应用程序中都采用云技术的公司可能已经发现,带宽成本比预期的要高。

  但是,边缘计算的最大好处是能够更快地处理和存储数据,从而实现了对公司至关重要的更高效的实时应用程序。在进行边缘计算之前,扫描人脸以进行面部识别的智能手机,将需要通过基于云的服务来运行面部识别算法,这将需要大量时间来处理。有了边缘计算模型,鉴于智能手机功能的增强,该算法可以在边缘服务器或网关上本地运行,甚至可以在智能手机本身上运行。虚拟现实和增强现实,自动驾驶汽车,智慧城市甚至楼宇自动化系统等应用都需要快速处理和响应。

  显而易见,虽然边缘计算的最初目标是降低长距离物联网设备的带宽成本,但需要本地处理和存储功能的实时应用程序的增长,将在未来几年推动该技术的发展。

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