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在物联网时代边缘计算将扮演怎样的角色?

物联网时代,网络赋予物与物“沟通”的能力,而边缘计算更像是这张大网内的“裁决者”,哪些“物”能对话,哪些“物”不能对话,需要设备间有判断或计算的能力,边缘计算便是这种能力的赋予者。

那么什么是边缘计算?

在近一两年,边缘计算的概念就像雨后春笋般在IT界迅速盛行。与完全基于本地或者云计算的交付方式不用,边缘计算靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等多方面的关键需求。

从现阶段来说,边缘计算交付服务的对象以智能手机等移动设备为主。与纯云端的模式相比,业务应用在边缘交付不仅可以显著降低云端的压力,还可以实现毫秒级低延时以及更高的网络带宽,能够保证网络传输效率以及稳定性,特别适用于高清图像处理、视频监控、智能交通、智能家居等业务场景。

例如,在银行大厅内,通过边缘计算的方式可以快速、智能向金融客户提供网络浏览、视频观看、应用下载等交付服务,客户可以通过手机获得更好的体验,金融服务的黏性也得到大大增强,而云端的压力也会得到显著降低。

那么,在物联网的背景下,边缘计算将扮演怎样的角色呢?

首先,可以肯定的说,物联网的发展离不开边缘计算。物联网时代,万物进行互联,手机、可穿戴设备以及附带传感器的智能设备正在呈爆发式增长。BusinessInsider的优质搜索服务“BI智能”预测,在2020年,企业和政府将有58亿个物联网设备会使用边缘计算。随着物联网应用的不断成熟,网络不断扩大,更多设备加入网络,海量的数据如何处理,需要从根源解决;网络不断的复杂化,网络延时、网络堵塞将给物联网带来不可估量的损失。现有的物联网直接接入云的模式不再适用,边缘计算将高效、及时并安全地地处理海量数据,将成为万物互联时代关注的重点。

其次,边缘计算能够提高物联网设备处理效率。在物联网时代,海量的设备数据上传云端,再反馈于终端执行,不仅浪费了云端资源而还影响了数据处理效率。对于有实时数据处理要求的场景,譬如智能驾驶,在监测到障碍物时,如果无法智能化地决策,控制方向避开障碍物,而是先传入云端再下发指令到车载终端的话,稍有延迟,就会导致事故的发生。

再拿智能安防系统的摄像头来讲,美国部署了3000余万个摄像头,每周生成超过40亿小时的海量视频数据。这些数据传输的云端数据中心进行处理,不仅需要传输成本,更需要存储成本。而这些数据信息如果能在网络边缘侧就被存储与处理,那将大大减少成本并提高设备处理效率。

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