當時間敏感事件發(fā)生時，邊緣計算勝過云處理。

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在過去的15到20年間，已經(jīng)從本地軟件向云計算發(fā)生了巨大轉(zhuǎn)變。現(xiàn)在，我們可以從任何地方訪問所需的一切，而不受固定位置服務(wù)器的限制。但是，云計算運動即將向分散計算的另一方向傾斜。那么為什么我們需要邊緣計算呢?

考慮到云網(wǎng)絡(luò)帶來的巨大機遇，這一概念似乎有悖常理。但為了讓我們充分利用物聯(lián)網(wǎng)(IoT)所提供的一切優(yōu)勢，技術(shù)必須再次成為本地技術(shù)。

看一下農(nóng)業(yè)歷史可以得出一些相似之處。一個世紀或更早以前，人們食用當?shù)胤N植的食物。如果它不在您居住的地方的50-100英里內(nèi)生長或繁殖，那么您可能將沒有機會食用它。

然后，技術(shù)出現(xiàn)并打開了新的大門。運輸變得更快了，制冷意味著食物可以在不損壞的情況下運輸，并且新的耕作技術(shù)允許大量生產(chǎn)。隨著這些發(fā)展，消費者可以從世界各地獲得食物。

我們?nèi)栽诶萌菀撰@得的全球食品的優(yōu)勢，但是由于多種原因，人們已經(jīng)轉(zhuǎn)向了本地食物。長途運輸食品會影響環(huán)境。消費者希望為當?shù)亟?jīng)濟做出貢獻。我們中的許多人都希望我們食用的食物中的人造成分更少。

那么這對云計算意味著什么呢? 就像全球獲得食物一樣，云計算并沒有完全消失。但是，定期進行處理的地方將從云端轉(zhuǎn)移到現(xiàn)在所謂的“邊緣”。

什么是邊緣計算?

如果我們回想對云的了解，就可以將其與本地計算進行比較。本地計算意味著在公司大型機或服務(wù)器上集中存儲和管理數(shù)據(jù)。可以說，云計算可轉(zhuǎn)換為一系列“遠程”服務(wù)器上的數(shù)據(jù)存儲和處理。

因此，如果云計算發(fā)生在遠程服務(wù)器上，則邊緣計算的發(fā)生位置更接近其記錄的動作。邊緣計算包括收集數(shù)據(jù)的傳感器(例如RFID標簽)，現(xiàn)場數(shù)據(jù)中心以及將它們?nèi)窟B接起來以支持本地計算的網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)處理發(fā)生在遠離云的源頭或“邊緣”。邊緣計算網(wǎng)絡(luò)在必要時仍可以連接到云，但是它們不需要云也可以正常運行。

您可能需要一個Nest Thermostat來控制您家里的氣候，一個FitBit來衡量您的個人健康狀況，甚至可能是Alexa或Google Home作為個人助手。但是對于這些設(shè)備，沒有任何緊急事件需要解決。您可以等待對Alexa的請求由云處理。

當時間敏感事件發(fā)生時，邊緣計算勝過云處理。為了使無人駕駛汽車成為現(xiàn)實，這些汽車需要實時對外部因素做出反應(yīng)。如果自動駕駛汽車在道路上行駛，并且有行人從汽車前走出來，則汽車必須立即停車。它沒有時間將信號發(fā)送到云端然后等待響應(yīng)，它必須能夠立即處理信號。

邊緣計算的好處是什么?

顯然，速度是使用邊緣計算的重要因素，并且有很多解決速度的用例。工廠可以使用邊緣計算通過檢測人體來大幅度減少工作中受傷的發(fā)生率。TSA檢查站可以收集通過不同閘門而來的化學(xué)物質(zhì)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以組合起來制造炸彈。在出現(xiàn)問題之前，城市可以使用邊緣計算來解決道路和交叉路口的維護問題。

另一大好處是流程優(yōu)化。如果自動駕駛汽車、工廠和TSA檢查站使用云而不是edge，它們將把收集到的所有數(shù)據(jù)推送到云上。但是，如果edge做出本地決策，云可能不會立即需要所有這些數(shù)據(jù)，甚至根本不需要。

借助邊緣計算，數(shù)據(jù)中心可以執(zhí)行對時間敏感的規(guī)則(例如“停車”)，然后在帶寬需求不那么高時將數(shù)據(jù)分批流式傳輸?shù)皆浦小Ｈ缓螅瓶梢曰〞r間從邊緣分析數(shù)據(jù)，并發(fā)送建議的規(guī)則更改，例如“當汽車在50英尺內(nèi)感覺到人類活動時，緩慢減速”。

除了速度和優(yōu)化之外，減少停機也是使用邊緣計算的主要原因。通過將所有內(nèi)容推送到云端，您可以使企業(yè)不受ISP故障和云服務(wù)器停機的影響。今天，許多關(guān)鍵任務(wù)操作(如鐵路和化工廠)甚至都不會使用云。擁有自己的服務(wù)器是保證正常運行的唯一方法。

邊緣計算依賴于單個傳感器與本地數(shù)據(jù)中心之間的連接，從而大大減少了停機的機會。

邊緣計算的下一步是什么?

即使具有提高速度、優(yōu)化和減少停機等好處，采用邊緣計算仍將需要一些關(guān)鍵的工作。畢竟，看看云的采用到底花了多長時間!但是隨著時間的流逝，企業(yè)將學(xué)習(xí)邊緣計算如何在減少常見風(fēng)險因素的同時加快運營速度。