边缘计算是什么意思?
边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。
其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。
从分布式开始
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”。作为世界上最大的分布式计算服务商之一,当时它承担了全球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,边缘计算技术取得突破,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。
边缘计算指的是靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台。这些物或数据源头的一侧搭载着融合网络、计算、存储、 应用核心能力的边缘计算平台,为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算。
举个最简单的例子:在焊接机器人焊接两个钢制部件时,焊点如何选择?是偏左一点儿还是偏右一点儿,是偏上一点儿还是偏下一点儿?虽然冲压出来的钢板都是统一标准出来的,但是两个部件结合时难免会有细微差别,通过可视化观察以及边缘计算,机器人可以自己判断最优焊点的位置,将两个部件焊接牢固。每次焊接的数据通过网络上传至云端储存,用以机器学习。如果没有边缘计算,都通过云计算来判断焊点位置,生产效率会降低,同时焊点也可能千篇一律,有些部件可能正好赶上并不是最优的焊点位置,给焊接上了。
传统的云计算架构将计算和存储资源集中在中心化的数据中心,而边缘计算则将这些计算和存储资源分布在接近终端设备的边缘节点上。这样可以减少数据在网络传输中的时延,提高数据处理的实时性和安全性,减少网络带宽消耗,提高应用性能和用户体验。
边缘计算一般采用类似于微型数据中心的硬件设备,例如智能路由器、边缘服务器、智能传感器等,它们可以在本地进行数据处理、分析和存储,也可以和云计算结合起来,实现数据在本地和云端之间的灵活协同。
边缘计算被广泛应用于物联网、智能制造、智慧城市、车联网、视频监控等领域,可以有效解决数据处理和传输时延、带宽、安全等方面的问题。