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什么是边缘计算?最有趣的解释

发布时间:2019-11-27

首先什么是边缘计算?我们先说点其他的,比如人……
我们首先大脑里勾画一张图,就是一张人类大脑神经网络图,如果你还想不到,那直接看下图

 

                                                     

 

把云计算看作是大脑,那么边缘计算就像是大脑输出的神经触角,这些触角连接到各个终端运行各种动作。


如果还觉得抽象,那我们再打个不太精准的比方吧。


再用你的云大脑想象出一只章鱼,就是可以当刺身来吃的那种八爪鱼

 

                                                     

 

作为自然界中智商最高的无脊椎动物,拥有“概念思维”能力,与他两个强大的记忆系统分不开。一个是大脑记忆系统,大脑具有5亿个神经元,另一个是八个爪子上的吸盘。也就是说,章鱼的八条腿可以思考并解决问题。


脑子真是个好东西,章鱼就有好几个!

话说回来,云计算就像是天上的云,看得见摸不着,像章鱼的大脑,边缘计算就类似于八爪鱼的那些小爪子,一个爪子就是一个小型的机房,靠近具体的实物。边缘计算更靠近设备端,更靠近用户。


这么说吧,云计算是把握整体,那么边缘计算就更专注于局部。那么边缘计算的优势就显而易见。

 

                                                      

 

1、近水楼台先得月
边缘计算分布式以及靠近设备端的特性注定它实时处理的优势,所以它能够更好的支撑本地业务实时处理与执行。


2、简单不粗暴效率高
家门口的事情就不麻烦远在天边的云计算了,边缘计算直接对终端设备的数据进行过滤和分析,节能省时效率还高。


3、省心省力省流量
边缘计算减缓数据爆炸和网络流量的压力,用过边缘节点进行数据处理,减少从设备到云端的数据流量。


4、智能更节能
AI+边缘计算组合的边缘计算不止于计算,智能化特点明显,另外云计算+边缘计算组合出击,成本只有单独使用云计算的39%。

 

                                                

 

打一个不太合理的比方,设想一下,本来存钱取钱大家都要去银行人工柜台处理,排队人山人海,路上交通造成堵塞,还浪费时间和精力,现在家门口就有自助柜员机,是不是再也不用取号排队等叫号?

辣么,既然边缘计算这么牛,就直接把云计算干掉吧!留它何用


太天真了!能把章鱼的大脑切掉直接用八个爪子生活吗?你怎么不上天呐!


虽然今后会将越来越多的基础任务交给边缘计算来完成,但是这只能代表边缘所在的装置设备会越来越灵敏,但是不能直接说这些任务和云毫无关系,他们是一种让彼此更完美的存在。

 

                                                

 

边缘计算和云计算互相协同,它们是彼此优化补充的存在,共同使能行业数字化转型。云计算是一个统筹者,它负责长周期数据的大数据分析,能够在周期性维护、业务决策等领域运行。边缘计算着眼于实时、短周期数据的分析,更好地支撑本地业务及时处理执行。边缘计算靠近设备端,也为云端数据采集做出贡献,支撑云端应用的大数据分析,云计算也通过大数据分析输出业务规则下发到边缘处,以便执行和优化处理。

 

                                                 

 

再打个比方吧,总公司在北京,分点在江苏、广东、山东各地,江苏的实际工作任务由江苏分部的主管执行,但是北京总公司会给出整体工作计划,负责统筹各个区域的工作规划。


所以不管是云计算还是边缘计算,不存在一方完全取代一方的状况,只是各个擅长的领域各司其职,物尽其用罢了,在最合适的场景里用最合适的运算,或者双向出击!


所谓万物互联,以时间为横坐标延伸,最大的网络就是物联网。那么边缘计算就是靠近物联网边缘的计算、处理、优化和存储。搭载物联网的发展,边缘计算的应用也十分广泛,智慧城市、智慧家居、智慧医院、在线直播,到智能泊车、自动驾驶、无人机、智能制造等各方面都有它的身影,制霸物联网的时刻指日可待。


讲真,这个时候了解云计算、边缘计算是有点晚了,毕竟很多行业大佬已经开始玩转边缘计算了。当然万物都有双面性,边缘计算的发展也存在不小的挑战性。

 

                                              

 

1、跨界协作的挑战
制造、能源、公共事业等行业要实现智能化,需要整合机械、电子、ICT等跨行业技术,边缘计算首先要实现OT和IT领域的深度协作,并将行业专有技术与知识与ICT数字化技术相结合。


2、技术碎片化挑战
边缘侧技术体系的每个领域都有大量的技术选择:目前业界有超过6种以上的工业实时以太技术,超过40种工业总线,还有多种公私有云平台。技术碎片化给系统间的互联互通、数据价值的挖掘带来的巨大的挑战和成本。


3、技术不确定性挑战
人工智能、区块链等新技术在行业应用还是早期探索阶段,存在不确定性风险。这些技术的早期应用者希望降低技术投资风险,获得技术应用的商业回报。

按照IDC的统计数据,到2020年将有超过500亿的终端与设备联网,未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存,边缘计算所面对的市场规模非常巨大。


物联网的存在就是不在创造新的生态,两个毫无关系的人可以通过各种方式连接,但太平洋里的章鱼如何跟大西洋里的章鱼“对话”?再赐它们几百亿个神经元也做不到,但是边缘计算可以啊!


总而言之,边缘计算是一个很大的产业和生态,脑洞已开,就等你来!

 

 


 

 

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