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华为、英特尔和ARM看中的边缘计算究竟是什么?

本文作者:程弢 2016-12-02 22:47
导语:边缘计算是相对云计算的一个概念,云计算适合非实时、长周期数据的大数据分析,而边缘计算则主要完成实时、短周期数据的分析,后者更适合本地业务的实时处理与执行。

华为、英特尔和ARM看中的边缘计算究竟是什么?

日前,华为、中国科学院沈阳自动化研究所、中国信息通信研究院、英特尔、ARM和软通动力信息技术(集团)有限公司联合成立了边缘计算产业联盟(Edge Computing Consortium,简称ECC),据了解,该联盟成员涵盖了科研院校、工业制造、能源电力等不同领域。这堪称是本年度物联网产业最重磅的消息之一。

根据IDC在不久前发布的《中国制造业物联网市场预测2016-2020》报告显示,边缘计算将成为下一个热点,未来有超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。

边缘计算究竟是个什么概念?和云计算有何区别?

虽然华为、英特尔和ARM等搞了一场声势浩大的联盟成立大会,但就目前而言,相比炙手可热的云计算,边缘计算还是一个冷门词,绝大多数人甚至没有听过这一概念。

ARM官方曾给出了这样的解释,“边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。”

通俗点解释就是,边缘计算是相对云计算的一个概念,云计算适合非实时、长周期数据的大数据分析,而边缘计算则主要完成实时、短周期数据的分析,后者更适合本地业务的实时处理与执行。一言以蔽之,边缘计算处理简单的数据,云计算处理相对复杂的信息。

边缘计算解决了什么问题?

和云计算一样,边缘计算的作用也是优化资源、提升效率。

众所周知,物物联网领域拥有海量的终端设备,如果这些设备产生的数据聚在一起这是个天文数字,这对网络带宽提出了巨大的挑战,而边缘计算的作用就是解决这一问题。英特尔物联网事业部中国区总经理陈伟说:“随着设备大规模接入物联网,在终端设备上产生的海量数据在提供商业价值的同时,也对数据处理提出挑战。由于网络带宽有限,又要满足实时响应的需求,边缘计算成为物联网发展的新趋势之一。”

“有些业务确实不适合放在云或者数据中心里面,如果所有数据都在云端处理那么对带宽和IO压力太大。”有业内人士如此表示。

举个例子,一些嵌入式的小型设备基础信息采集处理是在端完成的,即传感器手机数据传送到网关后,就进行数据过滤和处理,没必要每条原始数据都传送到云端,这省去了大量的成本。需要注意的是,这里提到的网关就属于边缘计算。

不仅是消费级的物联网终端,边缘计算还将在工业应用中发挥重要作用。边缘计算产业联盟理事长、中国科学院沈阳自动化研究所所长于海滨指出,边缘计算是ICT、CT与OT融合的技术,它是实现分布式自治控制工业自动化架构的重要支撑。

当然,边缘计算并不会取代云计算,二者更多的是会在物联网体系中保持协同工作,系统会根据数据量和架构的复杂程度来权衡。例如,边缘计算可以作为云端数据的采集单元,以支持云端应用的大数据分析;而云计算则可以通过大数据分析优化的信息反馈到终端,再通过边缘计算做进一步的优化处理。

根据刚发布的《边缘计算产业联盟白皮书》显示,边缘计算有三个发展阶段:

  1. 联接。及实现终端及设备的海量、异构与实时连接,网络自动部署与运维,并保证联接的安全、可靠与维护性。远程自动抄表就是其中的应用场景,这解决了电表数量巨大的问题。

  2. 智能。边缘侧引入数据分析与业务自动处理能力,智能化执行本地业务逻辑,这可以大幅提升效率并且降低成本。电梯的预测性维护就是该应用之一。

  3. 自治。引入人工智能,边缘计算不但可以自主进行业务逻辑分析与计算,还可以动态实时完成自我优化、调整执行策略。

因此,边缘计算对操作系统、开发环境、网络协议栈和外围硬件设备都有一定的要求。上述提到的6个联盟创始成员将在行业应用、数据、网络连接、传感和芯片共同推进语言和架构的统一。虽然,要完成对整个产业链的部署还有很长的路要走,但这对物联网产业上下游来说依然是个利好消息。

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