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通俗講解邊緣計算,抓住信息革命的浪潮

發布時間:2020-08-06 18:04:15 來源:ITPUB博客 閱讀:138 作者:litins 欄目:大數據

隨著物聯網越來越火,同時伴隨著物聯網而來的,就是各種概念和各種技術,其中一個就是邊緣計算,在前兩期的小課堂中,小編跟大家講了霧計算、霾計算,不知大家是否還有印象。


其實邊緣計算和霧計算都差不多,霧計算只是和云計算是相對的。只是叫邊緣計算呢,比較高大上吧。


通俗講解邊緣計算,抓住信息革命的浪潮


下面小編給大家通俗地講一講邊緣計算。


為什么要通俗的講呢,怕如果不通俗,你聽不明白。新的東西在出來的時候,往往是需要一個接納和理解的過程。就像以前互聯網剛出來的時候,很多人都不知道互聯網,于是就得慢慢科普,讓大家慢慢接受和理解呀。誰現在還解釋什么是互聯網呀。


而邊緣計算也有一段時間了,只是隨著物聯網的發展,邊緣計算的概念也開始流行起來。我們先看一段非通俗的介紹邊緣計算的概念:


邊緣計算,是一種分散式運算的架構。在這種架構下,將應用程序、數據資料與服務的運算,由網絡中心節點,移往網絡邏輯上的邊緣節點來處理。


或者說,邊緣運算將原本完全由中心節點處理大型服務加以分解,切割成更小與更容易管理的部分,分散到邊緣節點去處理。邊緣節點更接近于用戶終端裝置,可以加快資料的處理與傳送速度,減少延遲。


以上是小編從網絡文章摘抄的一段對于邊緣計算的解釋。整個解釋基本都是專業術語,大部分看完這段話,依然沒有弄清楚什么是邊緣計算。


首先,小編先舉一個不太恰當的例子。比如有一款APP,用戶在使用這款APP的時候,就會收集用戶的信息,比如收集這個用戶的年齡,性別,手機號,地址位置,搜索記錄等等信息,而收集這些信息主要是更好地分析這個用戶的行為和感興趣的東西,比如車,房子,書,美食等什么感興趣。然后更為準確地為其投放內容及廣告。


這個是很常見的一個功能,但是就是這樣一個功能,怎么和邊緣計算掛鉤呢。在邊緣計算之前,就是云計算了。


如果是使用云計算,這款APP的行為是這樣的:    


APP收集到信息后,把所有的基本信息,上傳到服務器中,然后由服務器來執行算法,計算和識別出用戶的興趣愛好,甚至可能推算出這個用戶的消費能力。然后服務器就可以根據這個推算出來的結果,為用戶投放其感興趣的內容和廣告。


如果是使用邊緣計算,這款APP的行為就是這樣:    


APP收集了信息后,不上傳到服務器中。然后由APP自己計算和識別出這個用戶的興趣和愛好,也可以推算出這個用戶的消費能力,也就是服務器的計算功能,直接由APP來完成。然后服務器只需要問一下APP,哪個用戶是有可能是年薪百萬的,哪個用戶是單身的。APP只需要告訴服務器說,這個daodao用戶很帥,而且還單身,喜歡旅游,寫詩,可以為其投放相親美女內容。


就這樣,整個過程并沒有服務器參與計算,服務器也沒有參與收集信息。因為這個信息在APP本身收集和計算,并沒有進行上傳,所以也沒有涉及信息收集。


而,這就是邊緣計算。


也就是以前由服務器作計算的部分,現在改由信息采集的設備直接計算了,再把計算的結果,直接輸出到服務器中。服務器只要結果,并不需要過程的數據。


通俗講解邊緣計算,抓住信息革命的浪潮


所以,什么是邊緣計算呢。


邊緣計算,說白了,就是(服務器)云計算懶得算了,就這點數據,你在數據采集的時候,順便自己算得了,什么都丟到服務器來算,很累的。于是,邊緣計算就這么來了。邊緣計算有哪些優勢呢?


1、近水樓臺先得月


邊緣計算分布式以及靠近設備端的特性注定它實時處理的優勢,所以它能夠更好的支撐本地業務實時處理與執行。


2、簡單不粗暴效率高


家門口的事情就不麻煩遠在天邊的云計算了,邊緣計算直接對終端設備的數據進行過濾和分析,節能省時效率還高。


3、省心省力省流量


邊緣計算減緩數據爆炸和網絡流量的壓力,用過邊緣節點進行數據處理,減少從設備到云端的數據流量。


4、智能更節能


AI+邊緣計算組合的邊緣計算不止于計算,智能化特點明顯,另外云計算+邊緣計算組合出擊,成本只有單獨使用云計算的39%。


既然邊緣計算這么牛,可以換掉云計算嗎?


雖然今后會將越來越多的基礎任務交給邊緣計算來完成,但是這只能代表邊緣所在的裝置設備會越來越靈敏,但是不能直接說這些任務和云毫無關系,他們是一種讓彼此更完美的存在。


邊緣計算和云計算互相協同,它們是彼此優化補充的存在,共同使能行業數字化轉型。云計算是一個統籌者,它負責長周期數據的大數據分析,能夠在周期性維護、業務決策等領域運行。邊緣計算著眼于實時、短周期數據的分析,更好地支撐本地業務及時處理執行。邊緣計算靠近設備端,也為云端數據采集做出貢獻,支撐云端應用的大數據分析,云計算也通過大數據分析輸出業務規則下發到邊緣處,以便執行和優化處理。


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