日本一级理论av

江蘇諧域

详细内容

云計算、霧計算、邊緣計算 如何融合應用

日本一级理论av    物聯網在飛速發展的同時也產生了大量數據,面對數據處理壓力,各種“計算”層出不窮,云計算、霧計算、邊緣計算等名詞紛紛涌出,那這些計算方式有何區別?應用于哪些場景?在不同場景或同一場景的不同情況下又要如何選擇計算方式?

  云計算、霧計算、邊緣計算各有優點

  云計算是一種利用互聯網實現隨時隨地、按需、便捷地使用共享計算設施、存儲設備、應用程序等資源的計算模式。云計算系統由云平臺、云存儲、云終端、云安全四個基本部分組成,云平臺從用戶的角度可分為公有云、私有云、混合云等。通過從提供服務的層次可分為:基礎設施即服務(Iaas)、平臺即服務(Paas)和軟件即服務(Saas)。

日本一级理论av  云計算,像在每個不同地區開設不同的自來水公司,沒有地域限制,優秀的云軟件服務商,向世界每個角落提供軟件服務——就像天空上的云一樣,不論你身處何方,只要你抬頭,就能看見!

  霧計算的原理與云計算一樣,都是把數據上傳到遠程中心進行分析、存儲和處理。但是霧計算相比于云計而言算要把所有數據集中運輸到同一個中心,霧計算的模式是設置眾多分散的中心節點,即所謂“霧節點”來處理,這樣能夠讓運算處理速度更快,更高效得出運算結果。

  假如說云計算是把所有東西都送往天上的云彩中,霧計算就是把數據送到身邊的霧氣里,和云計算相比,霧計算顯得更接地氣了一些!

日本一级理论av  邊緣計算和云計算互相協同,它們是彼此優化補充的存在。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。而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。邊緣計算和云計算都是處理大數據的計算運行方式。但不同的是,這一次,數據不用再傳到遙遠的云端,在邊緣側就能解決,更適合實時的數據分析和智能化處理,也更加高效而且安全。

日本一级理论av  如果說云計算是集中式大數據處理,那么邊緣計算可以理解為邊緣式大數據處理!

日本一级理论av  以安防行業為例來說,從計算方式上來講,云計算是“云+端”的模式。智能安防終端通過網絡連接到云計算中心,獲取按需、共享和可配置的計算資源,與云形成一個綜合平臺。這種計算方式為我國龐大的視頻監控網提供了存儲、檢索、分析等方面的強大支撐;作為云計算的補充,邊緣計算指在靠近物或數據源頭的一側,為攝像頭等終端設備就近提供服務,如果說云計算提供強大的全局結構化數據推理分析和資源管控力,那么邊緣計算則提供快速、敏捷、高效、精準的實時響應;而霧計算則相當于“更貼近地面的云”,可以創建分布于不同地方的云服務。

  在萬物互聯的“賽道”上,云計算、霧計算等計算“選手”也各有所長。然而,有時單個“選手”無法滿足需求各異的應用場景,怎么辦?“混合計算”就扮演著協調每位“隊員”的“教練”角色。那么,“混合計算”究竟是什么?有何應用?

日本一级理论av  萬物互聯時代需要更強算力

日本一级理论av  據測算,到2020年,全球聯網設備的數量將達到500億臺;到2025年,萬物互聯的銷售收入將達到1.6萬億美元;到2030年,物聯網產生的數據量將達到4.4ZB(澤字節)。

  “當前數據從消費端到生產端、從設備到數據本身,萬物互聯市場已呈現出爆發式增長態勢。而大數據和物聯網技術對數據處理能力的要求很高,這就需要充分挖掘算力。”復旦大學大數據試驗場研究院、上海市數據科學重點實驗室副研究員張帆說。

  “‘混合計算’就是試圖利用5G的萬物互聯能力,綜合利用云計算、霧計算、邊緣計算等計算方式,實現高效協同計算。”福建工程學院科研處處長、福建省北斗導航與智慧交通協同創新中心主任鄒復民教授介紹道,“混合計算”這一概念最早由蔣志祥在WMIC2018世界移動互聯網大會上提出。這一概念的形成,歷經了多年的發展。

日本一级理论av  談及其技術原理,張帆說,“混合計算”借鑒了異構計算的思想——用不同的計算資源處理適合該結構的任務。異構計算的概念提出的時間很早,但受實現條件限制,直到近年才得到了巨大的發展。

  隨著萬物互聯市場的發展,產業界逐漸認識到單一的計算方式不能解決所有問題,為此針對不同計算方法各大廠商展開了積極探索:英特爾公司在2015年收購阿爾特拉公司,同時著手開發芯片內可重構技術;賽靈思公司在2015年實現了編程環境的統一;百度在2016年開始推進“百度大腦項目”,試圖在一個計算體系內實現多種算力的混合……

日本一级理论av  2018年1月4日,工業互聯網產業聯盟正式發布了《工業互聯網平臺白皮書(2017)》,其中關于工業互聯網平臺功能架構圖的內容,已經初步陳述了邊緣計算和云計算進行協同計算的理念。不僅如此,華為、西門子等公司也針對“邊云協同”不斷地進行探索。

  不同計算方式協同處理問題賦能各類場景

  在不同的應用場景,云計算、霧計算、邊緣計算等計算方法展現出的優勢也不同。

  以公共安全視頻監控為例,前端攝像機要提高實時性、在本地完成圖像識別,就需要將AI算力注入邊緣,而在邊緣處理過的數據則需要上傳至云端,以便進行綜合分析;又如,智慧交通領域中,車輛在自動行駛時遇到緊急情況,需要邊緣計算技術在毫秒級時間內做出判斷,而交通誘導則需要立足于云計算對交通大數據的綜合分析與挖掘。

日本一级理论av  張帆認為,與早前單個計算方法不同,“混合計算”將各類計算方法進行排列組合,構建出某領域專用的高效應用組件,從而更好地滿足無線互聯、視頻處理、圖像識別、智能制造等多領域的高效處理需求。

  再如,在無人駕駛領域,可綜合利用邊緣計算、云計算和人工智能(AI)技術:用邊緣計算傳感器收集數據,將數據發至云端,傳感器融合、虛擬世界模型更新都在云端實現;AI在“云”中確定行動計劃,并通過云端向汽車發布控制命令。

  鄒復民說,“混合計算”的技術平臺可以部署在從消費級各類應用、到智慧城市級各類應用、到農業溯源區塊鏈的各類應用、再到未來最具增長的工業互聯網各類應用。

  在技術和應用層面存在諸多挑戰

  混合計算作為新興概念,目前尚未有成熟的技術方案和框架。從其概念中也可以看出,其面臨的挑戰之一就是連通性。隨著連接設備數量的劇增,網絡管理、靈活擴展和可靠性保障等方面都面臨著巨大挑戰。

日本一级理论av  以工業互聯網為例,其存在大量的異構總線和多種制式的網絡,它們在兼容多種連接的同時還需要確保連接的實時性和可靠性。在此基礎上,要實現數據協同,則需要跨廠商、跨平臺的集成與操作。

  面對海量復雜的應用環境,如何將任務準確、完整地下達到各計算節點;通過計算節點計算后,如何將有效信息整合到任務中進行反饋、又如何抵御網絡攻擊保障安全與隱私……這些都是對“混合計算”協同能力的重要考驗。


1
更多

聯系方式


電話:025-86550455

傳真:025-86550455

郵編:210000

地址:南京市鼓樓區江東北路88號清江蘇寧廣場31樓3105室


諧域智能安全管理平臺服務號

技术支持: |