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究竟什么是“边缘”?
缘基本上意味着“非云”,因为组成边缘的内容可能因应用程序而异。为了解释,让我们看一个例子。
在医院需要知道所有资产(例如,静脉输液泵、心电图机等)的位置,边缘计算报价,并使用蓝牙室内跟踪物联网解决方案。这个解决方案有蓝牙标签,FPGA边缘计算设备,你可以把它附加到你想要的资产上(例如,静脉注射泵)。你还拥有蓝牙集线器,每个房间一个,用于来自标签的信号,以确定每个标签所在的房间(以及资产所在的房间)。
在这种情况下,标签和集线器都可以被视为“边缘”,标签可以执行一些简单的计算,只有在感官数据发生较大变化时才会将数据发送到集线器。如果一个标签从一个不同的标签移动到一个不同的数据中心,就可以计算出一个不同的标签。上述两种方法可以结合使用,或者两者都不能使用,标签可以将所有原始数据发送到集线器,集线器可以将所有原始数据发送到云端。
如何理解边缘计算
边缘计算中的边缘指的是网络边缘上的计算和存储资源,边缘计算,这里的网络边缘与数据中心相对,无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。边缘计算则是利用这些资源在网络边缘为用户提供服务的技术,使应用可以在数据源附近处理数据。如果从仿生的角度来理解边缘计算,我们可以做这样的类比:云计算相当于人的大脑,边缘计算相当于人的神经末端。当到手时总是下意识的收手,然后大脑才会意识到到了手,因为将手收回的过程是由神经末端直接处理的非条件反射。这种非条件反射加快人的反应速度,移动边缘计算平台,避免受到更大的伤害,同时让大脑专注于处理智慧。未来是万物联网的时代,思科预计 2020 年将有 500 亿的设备接入互联网,我们不可能让云计算成为每个设备的“大脑”,而边缘计算就是让设备拥有自己的“大脑”。
边缘计算
边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据,这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。
据估计,到2020年,每人每天平均将产生1.5GB的数据量。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据,云计算可能无法完全处理这些数据——尤其是在某些需要非常快速地处理数据的使用场景当中。