什么是邊緣計算？你需要知道的一切！|智能百科

邊緣計算是一種分布式信息技術(IT)體系結構，其中客戶端數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡的外圍處理，盡可能地靠近原始數(shù)據(jù)來源。

數(shù)據(jù)是現(xiàn)代業(yè)務的命脈，提供有價值的業(yè)務洞察力，并支持對關鍵業(yè)務流程和運營的實時控制。當今的企業(yè)被淹沒在數(shù)據(jù)的海洋中，可以從世界上幾乎任何地方的遠程位置和惡劣的操作環(huán)境中，實時運行的傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設備，定期收集大量數(shù)據(jù)。但這種虛擬的數(shù)據(jù)洪流也正在改變企業(yè)處理計算的方式。建立在中心化數(shù)據(jù)中心和日?；ヂ?lián)網(wǎng)上的傳統(tǒng)計算范式，并不太適合移動不斷增長的現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)河流。帶寬限制、延遲問題和不可預測的網(wǎng)絡中斷都可能阻礙這些努力。企業(yè)正在通過使用邊緣計算架構來應對這些數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。簡單來說，邊緣計算將部分存儲和計算資源移出中央數(shù)據(jù)中心，并更接近數(shù)據(jù)源本身。這種工作不是將原始數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒霐?shù)據(jù)中心進行處理和分析，而是在實際產(chǎn)生數(shù)據(jù)的地方執(zhí)行——無論是零售店、工廠、龐大的公用事業(yè)單位還是整個智慧城市。只有邊緣計算工作的結果，如實時業(yè)務洞察、設備維護預測或其他可操作的答案，才會被發(fā)送回主數(shù)據(jù)中心進行審查和其他人機交互。因此，邊緣計算正在重塑IT和業(yè)務計算。全面了解什么是邊緣計算，其是如何工作的，以及云的影響、邊緣用例、權衡和實施注意事項。

邊緣計算用途

邊緣計算是如何工作的?邊緣計算完全是一個位置問題。在傳統(tǒng)的企業(yè)計算中，數(shù)據(jù)是在客戶端端點產(chǎn)生的，例如用戶的計算機。這些數(shù)據(jù)通過企業(yè)廣域網(wǎng)跨局域網(wǎng)(如互聯(lián)網(wǎng))，企業(yè)應用程序在其中存儲和處理數(shù)據(jù)。然后，將該工作的結果傳送回客戶端端點。對于大多數(shù)典型的業(yè)務應用程序，這仍然是一種經(jīng)過驗證和時間檢驗的客戶端-服務器計算方法。但是，連接到互聯(lián)網(wǎng)的設備數(shù)量，以及由這些設備產(chǎn)生并被企業(yè)使用的數(shù)據(jù)量，增長太快，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心基礎設施無法容納。Gartner預測，到2025年，75%的企業(yè)生成數(shù)據(jù)將在中心化數(shù)據(jù)中心之外創(chuàng)建。在通常對時間或中斷敏感的情況下移動如此多的數(shù)據(jù)，給全球互聯(lián)網(wǎng)帶來了難以置信的壓力，而全球互聯(lián)網(wǎng)本身往往會受到擁堵和中斷的影響。因此，IT架構師已將重點從中央數(shù)據(jù)中心轉移到基礎設施的邏輯邊緣——從數(shù)據(jù)中心提取存儲和計算資源，并將這些資源轉移到生成數(shù)據(jù)的位置。原理很簡單:如果不能讓數(shù)據(jù)更接近數(shù)據(jù)中心，那么就讓數(shù)據(jù)中心更接近數(shù)據(jù)。邊緣計算的概念并不是新的，其植根于幾十年前的遠程計算理念，比如遠程辦公室和機構，將計算資源放置在所需的位置比依賴于單一的中心位置更可靠、更高效。

邊緣計算采用

邊緣計算將存儲和服務器放在數(shù)據(jù)所在的位置，通常只需要在遠程局域網(wǎng)上運行部分設備即可在本地收集和處理數(shù)據(jù)。在許多情況下，計算設備部署在屏蔽或硬化外殼，以保護設備免受極端的溫度、濕度和其他環(huán)境條件的影響。處理通常涉及對數(shù)據(jù)流進行規(guī)范化和分析，以尋找商業(yè)智能，并且只有分析的結果被發(fā)送回主數(shù)據(jù)中心。商業(yè)智能的概念可能有很大的不同。一些示例包括零售環(huán)境，其中展廳的視頻監(jiān)控可能與實際銷售數(shù)據(jù)相結合，以確定最理想的產(chǎn)品配置或消費者需求。其他例子還包括預測分析，其可以在實際缺陷或故障發(fā)生之前指導設備維護和維修。還有一些例子通常與公用事業(yè)相關，如水處理或發(fā)電，以確保設備正常運行，并保持輸出的質量。邊緣計算、云計算與霧計算邊緣計算、云計算與霧計算的概念密切相關。盡管這些概念之間存在一些重疊，但并不是一回事，通常不應互換使用。比較這些概念并理解它們之間的差異是有幫助的。要了解邊緣計算、云計算與霧計算之間的區(qū)別，最簡單的方法之一是突出共同主題:這三個概念都與分布式計算有關，并側重于與生成的數(shù)據(jù)相關的計算和存儲資源的物理部署。區(qū)別在于這些資源位于何處。

邊緣計算與云

邊緣。邊緣計算是指在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的位置部署計算和存儲資源。理想情況下，這會將計算和存儲與網(wǎng)絡邊緣的數(shù)據(jù)源放在同一點上。舉兩個例子，一是在風力渦輪機的頂部安裝一個帶有多個服務器和一些存儲設備的小型機箱，以收集和處理渦輪機本身傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。另一個例子是，火車站可能會在車站內放置適量的計算和存儲，以收集和處理無數(shù)軌道和軌道交通傳感器數(shù)據(jù)。然后將任何此類處理的結果發(fā)送回另一個數(shù)據(jù)中心進行人工審查、存檔，并與其他數(shù)據(jù)結果合并以進行更廣泛的分析。云。云計算是在多個分布式全球位置（區(qū)域）之一的計算和存儲資源的巨大、高度可擴展的部署。云提供商還為物聯(lián)網(wǎng)運營整合了各種預打包服務，使云成為首選的物聯(lián)網(wǎng)部署集中平臺。但是，即使云計算提供的資源和服務遠遠超過了處理復雜分析的能力，最近的區(qū)域云設施仍然可能距離數(shù)據(jù)收集點數(shù)百英里，并且連接依賴于支持傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的相同的互聯(lián)網(wǎng)連接。在實踐中，云計算是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的替代方案——有時是補充方案。云可以讓集中計算更接近數(shù)據(jù)源，但不能在網(wǎng)絡邊緣。

邊緣計算架構霧計算。但是計算和存儲部署的選擇并不局限于云或邊緣。云數(shù)據(jù)中心可能距離太遠，但邊緣部署可能過于資源有限，或物理上分散或分布，無法實現(xiàn)嚴格的邊緣計算。在這種情況下，霧計算的概念可以提供幫助。霧計算通常會后退一步，將計算和存儲資源置于數(shù)據(jù)“內部”，但不一定“置于”數(shù)據(jù)中。霧計算環(huán)境可能會產(chǎn)生大量的傳感器或物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)跨越太大而無法定義邊緣的廣闊物理區(qū)域。例如智能建筑、智慧城市，甚至智能公用事業(yè)電網(wǎng)。考慮一個智慧城市，數(shù)據(jù)可用于跟蹤、分析和優(yōu)化公共交通系統(tǒng)、市政公用事業(yè)、城市服務，并指導長期城市規(guī)劃。單個邊緣部署不足以處理這樣的負載，因此霧計算可以在環(huán)境范圍內操作一系列霧節(jié)點部署來收集、處理和分析數(shù)據(jù)。注意:需要重復的是，霧計算和邊緣計算具有幾乎相同的定義和架構，甚至在技術專家之間有時也可以互換使用這兩個術語。為什么邊緣計算很重要?計算任務需要合適的架構，適合一種計算任務的架構不一定適合所有類型的計算任務。邊緣計算已成為一種可行且重要的體系結構，其支持分布式計算，以便將計算和存儲資源部署在更靠近數(shù)據(jù)源的位置——理想情況下，位于與數(shù)據(jù)源相同的物理位置?？偟膩碚f，分布式計算模型并不新鮮，遠程辦公室、分支機構、數(shù)據(jù)中心托管和云計算的概念有著悠久且經(jīng)過驗證的歷史了。但是去中心化是具有挑戰(zhàn)性的，其要求高水平的監(jiān)控和控制，在脫離傳統(tǒng)的中心化計算模型時很容易被忽略。邊緣計算已變得非常重要，因為其提供了一個有效的解決方案，以解決與移動當今組織產(chǎn)生和使用的大量數(shù)據(jù)相關的新興網(wǎng)絡問題。這不僅僅是數(shù)量的問題，也是一個時間問題，應用程序依賴于對時間越來越敏感的處理和響應。想想自動駕駛汽車的興起。它們將依賴于智能交通控制信號。汽車和交通管制將需要實時生成、分析和交換數(shù)據(jù)。將這一需求與大量自動駕駛汽車相乘，潛在問題的范圍就變得更加清晰。這需要一個快速響應的網(wǎng)絡。邊緣計算和霧計算解決了三個主要的網(wǎng)絡限制:帶寬、延遲、擁塞或可靠性。

?帶寬。帶寬是網(wǎng)絡在一段時間內所能攜帶的數(shù)據(jù)量，通常以每秒位數(shù)表示。所有的網(wǎng)絡都有一個有限的帶寬，對于無線通信來說，這種限制更為嚴重。這意味著可以通過網(wǎng)絡傳輸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量或設備數(shù)量是有限的。雖然可以通過增加網(wǎng)絡帶寬以容納更多的設備和數(shù)據(jù)，但成本可能很高，仍然存在(更高的)有限限制，并且不能解決其他問題。

?延遲。延遲是網(wǎng)絡上兩點之間發(fā)送數(shù)據(jù)所需的時間。雖然理想情況下通信以光速進行，但較大的物理距離加上網(wǎng)絡擁塞或中斷會延遲數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡中的移動。這會延遲任何分析和決策過程，并降低系統(tǒng)的實時響應能力。在自動駕駛汽車的例子中，其甚至導致生命的損失。

?擁塞。互聯(lián)網(wǎng)基本上是一個全球性的“網(wǎng)絡中的網(wǎng)絡”。盡管其已經(jīng)發(fā)展到為大多數(shù)日常計算任務提供良好的通用數(shù)據(jù)交換，但涉及數(shù)百億臺設備的數(shù)據(jù)量可能會使互聯(lián)網(wǎng)不堪重負，導致高度擁塞，和強制耗時的數(shù)據(jù)重傳。在其他情況下，網(wǎng)絡中斷可能會加劇擁塞，甚至完全切斷與某些互聯(lián)網(wǎng)用戶的通信——使物聯(lián)網(wǎng)在中斷期間變得毫無用處。通過在生成數(shù)據(jù)的地方部署服務器和存儲，邊緣計算可以在一個更小、更高效的LAN上運行許多設備。在該LAN中，本地數(shù)據(jù)生成設備專門使用充足的帶寬，從而幾乎不存在延遲和擁塞。本地存儲收集并保護原始數(shù)據(jù)，而本地服務器可以執(zhí)行基本的邊緣分析——或至少對數(shù)據(jù)進行預處理和減少——在將結果或基本數(shù)據(jù)發(fā)送到云或中央數(shù)據(jù)中心之前，實時做出決策。邊緣計算用例和示例原則上，邊緣計算技術用于在網(wǎng)絡邊緣或附近“就地”收集、過濾、處理和分析數(shù)據(jù)。這是一種使用無法首先移動到中心化位置的數(shù)據(jù)的強大手段，通常是因為龐大的數(shù)據(jù)量使此類移動成本過高，技術上不切實際，或者可能違反合規(guī)義務，如數(shù)據(jù)主權。這個定義產(chǎn)生了無數(shù)現(xiàn)實世界中的用例:1.制造業(yè)。一家工業(yè)制造商部署了邊緣計算來監(jiān)控生產(chǎn)，在邊緣實現(xiàn)實時分析和機器學習，以發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)錯誤并提高產(chǎn)品制造質量。邊緣計算支持在整個制造工廠中添加環(huán)境傳感器，從而深入了解每個產(chǎn)品組件的組裝和存儲方式，以及這些組件的庫存時間。制造商現(xiàn)在可以對工廠設施和制造運營做出更快、更準確的業(yè)務決策。2.農業(yè)。考慮一個在室內種植作物的企業(yè)，沒有陽光、土壤或殺蟲劑。這個過程可以減少60%以上的生長時間。使用傳感器可以跟蹤用水、養(yǎng)分密度，并確定最佳收成。通過數(shù)據(jù)收集和分析，發(fā)現(xiàn)環(huán)境因素的影響，不斷改進作物生長算法，確保作物在高峰條件下收獲。3.網(wǎng)絡優(yōu)化。邊緣計算可以通過測量互聯(lián)網(wǎng)用戶的性能，然后利用分析來確定每個用戶流量的最可靠、低延遲的網(wǎng)絡路徑，從而幫助優(yōu)化網(wǎng)絡性能。實際上，邊緣計算被用來“引導”整個網(wǎng)絡的流量，以獲得最佳的時間敏感流量性能。4.工作場所安全。邊緣計算可以結合和分析來自現(xiàn)場攝像頭、員工安全設備和各種其他傳感器的數(shù)據(jù)，以幫助企業(yè)監(jiān)督工作環(huán)境，或確保員工遵守既定的安全協(xié)議，特別是在工作地點偏遠或異常危險的情況下，如建筑工地或石油鉆井平臺。5.改善醫(yī)療保健。醫(yī)療保健行業(yè)極大地增加了從設備、傳感器和其他醫(yī)療設備收集的患者數(shù)據(jù)量。龐大的數(shù)據(jù)量需要邊緣計算應用自動化和機器學習來訪問數(shù)據(jù)，忽略“正?！睌?shù)據(jù)并識別問題數(shù)據(jù)，以便臨床醫(yī)生能夠立即采取行動，幫助患者實時避免健康事件。6.運輸。自動駕駛汽車每天需要和生產(chǎn)5TB到20TB的數(shù)據(jù)，收集有關位置、速度、車輛狀況、路況、交通狀況和其他車輛的信息。并且數(shù)據(jù)必須在車輛運動時實時匯總和分析。這就需要大量的車載計算——每輛自動駕駛汽車都將成為一個“邊緣”。此外，這些數(shù)據(jù)可以幫助當局和企業(yè)根據(jù)當?shù)氐膶嶋H情況管理車隊。7.零售。零售企業(yè)還可以從監(jiān)控、庫存跟蹤、銷售數(shù)據(jù)和其他實時業(yè)務細節(jié)中產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。邊緣計算可以幫助分析這些多樣化的數(shù)據(jù)，并識別業(yè)務機會，如有效的終端或活動，預測銷售和優(yōu)化供應商訂單，等等。由于零售業(yè)務在本地環(huán)境中可能會發(fā)生巨大變化，因此邊緣計算可以成為每個商店本地處理的有效解決方案。邊緣計算有什么好處？邊緣計算解決了至關重要的基礎設施挑戰(zhàn)，比如帶寬限制、過度延遲和網(wǎng)絡擁塞。不過，邊緣計算還有幾個潛在的額外好處，可以讓這種方法在其他情況下更有吸引力。自主權。當連接不可靠或由于站點的環(huán)境特性而限制帶寬時，邊緣計算很有用。例如石油鉆井平臺、海上船只、偏遠農場或其他偏遠地區(qū)。邊緣計算在現(xiàn)場進行計算工作—有時是在邊緣設備本身，比如偏遠村莊的凈水器上的水質傳感器，并且只有在連接可用時才能保存數(shù)據(jù)以傳輸?shù)街行狞c。通過在本地處理數(shù)據(jù)，可以大大減少要發(fā)送的數(shù)據(jù)量，所需的帶寬或連接時間遠遠少于其他情況下可能需要的時間。

物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關系統(tǒng)

數(shù)據(jù)主權。移動大量數(shù)據(jù)不僅僅是一個技術問題。數(shù)據(jù)跨越國家和地區(qū)邊界的流動可能會給數(shù)據(jù)安全、隱私和其他法律問題帶來額外的問題。邊緣計算可以用來保持數(shù)據(jù)接近其來源，并在現(xiàn)行數(shù)據(jù)主權法律的范圍內。如歐盟的GDPR，其定義了數(shù)據(jù)的存儲、處理和公開方式。這可以允許原始數(shù)據(jù)在本地處理，在將任何數(shù)據(jù)發(fā)送到云或主數(shù)據(jù)中心(可能位于其他司法管轄區(qū))之前，對任何敏感數(shù)據(jù)進行模糊處理或保護。

邊緣計算市場

?能力有限。云計算給邊緣計算或霧計算帶來的吸引力之一是資源和服務的多樣性和規(guī)模。在邊緣部署基礎設施可能是有效的，但必須明確定義邊緣部署的范圍和目的，即使是廣泛的邊緣計算部署也可以使用有限的資源和很少的服務以預定規(guī)模服務于特定目的。

?連通性。邊緣計算克服了典型的網(wǎng)絡限制，但即使是最寬容的邊緣部署也需要一些最低級別的連通性。設計一種能夠適應不良或不穩(wěn)定連接的邊緣部署非常關鍵，并考慮當連接丟失時，邊緣會發(fā)生什么情況。自主、人工智能和在連接問題之后的優(yōu)雅失敗規(guī)劃是成功的邊緣計算的關鍵。

?安全。眾所周知，物聯(lián)網(wǎng)設備不安全，所以設計邊緣計算部署至關重要。該部署將強調適當?shù)脑O備管理，如策略驅動的配置實施，以及計算和存儲資源的安全性，包括軟件補丁和更新等因素，特別注意靜態(tài)和動態(tài)的數(shù)據(jù)加密。主要云提供商提供的物聯(lián)網(wǎng)服務包括安全通信，但這在從頭開始構建邊緣站點時并不是自動的。

?數(shù)據(jù)生命周期。當今數(shù)據(jù)過剩的長期問題是，有太多的數(shù)據(jù)是不必要的?？紤]一種醫(yī)療監(jiān)測設備——只有問題數(shù)據(jù)才是關鍵，保存幾天的正常患者數(shù)據(jù)沒有任何意義。實時分析中涉及的大多數(shù)數(shù)據(jù)都是短期數(shù)據(jù)，不會長期保存。在執(zhí)行分析之后，企業(yè)必須決定保留哪些數(shù)據(jù)，以及丟棄哪些數(shù)據(jù)，并必須根據(jù)業(yè)務和監(jiān)管政策保護所保留的數(shù)據(jù)。邊緣計算實現(xiàn)邊緣計算是一個簡單的想法，在紙面上看起來很容易，但開發(fā)一個有凝聚力策略并在邊緣實現(xiàn)合理的部署可能是一項具有挑戰(zhàn)性的工作。任何成功的技術部署的第一個關鍵因素是創(chuàng)建有意義的業(yè)務和技術優(yōu)勢戰(zhàn)略。這樣的策略并不是關于挑選供應商或設備。相反，邊緣策略考慮的是邊緣計算的需求。理解“為什么”需要清楚地了解組織試圖解決的技術和業(yè)務問題，例如克服網(wǎng)絡限制和觀察數(shù)據(jù)主權。

邊緣數(shù)據(jù)中心

這樣的策略可以從討論優(yōu)勢的意義、其對企業(yè)的意義以及應該如何使組織受益開始。邊緣策略也應該與現(xiàn)有的業(yè)務計劃和技術路線圖保持一致。例如，如果企業(yè)試圖減少其集中式數(shù)據(jù)中心的占用，那么邊緣計算和其他分布式計算技術可能會很好地結合在一起。

?安全。物理和邏輯安全預防措施是至關重要的，應該包括強調漏洞管理和入侵檢測和預防的工具。安全必須擴展到傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設備，因為每一個設備都是一個可以被訪問或攻擊的網(wǎng)絡元素，呈現(xiàn)出數(shù)量驚人的可能攻擊面。

?連通性。連接性是另一個問題，即使實際數(shù)據(jù)的連接性不可用，也必須提供控制和報告的訪問。一些邊緣部署使用輔助連接進行備份連接和控制。

?管理。邊緣部署的遠程和不適宜的位置使得遠程配置和管理至關重要。IT經(jīng)理必須能夠看到邊緣發(fā)生的事情，并能夠在必要時控制部署。

?物理維護。物理維護要求不容忽視。物聯(lián)網(wǎng)設備的使用壽命通常有限，需要定期更換電池和設備。當設備出現(xiàn)故障，需要維護或更換時，實用的網(wǎng)站后勤必須包括維護。邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)和5G的可能性邊緣計算不斷發(fā)展，使用新的技術和實踐來增強其能力和性能。也許最值得注意的趨勢是邊緣服務的可用性，預計到2028年，邊緣服務將在全球范圍內可用。目前，邊緣計算通常與具體情況有關，但預計該技術將變得更加普遍，并改變互聯(lián)網(wǎng)的使用方式，為邊緣技術帶來更多抽象和潛在用例。這一點可以從專門為邊緣計算設計的計算、存儲和網(wǎng)絡設備產(chǎn)品的激增中看出。更多的多供應商合作將使產(chǎn)品具有更好的互操作性和靈活性。一個例子包括AWS和Verizon之間的合作，為邊緣地區(qū)帶來更好的連接。無線通信技術，如5G和Wi-Fi6，也將在未來幾年影響邊緣的部署和利用，實現(xiàn)尚未探索的虛擬化和自動化功能，如更好的車輛自動駕駛和工作負載遷移到邊緣，同時使無線網(wǎng)絡更靈活和更具成本效益。

此圖詳細地展示了5G如何在4G和LTE能力之上為邊緣計算和核心網(wǎng)絡提供顯著的進步。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的興起以及此類設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)突然過剩，邊緣計算受到了關注。但由于物聯(lián)網(wǎng)技術仍處于相對起步階段，物聯(lián)網(wǎng)設備的發(fā)展也將對邊緣計算的未來發(fā)展產(chǎn)生影響。此類未來替代方案的一個例子是微型模塊化數(shù)據(jù)中心(MMDC)的開發(fā)。MMDC基本上是一個盒子里的數(shù)據(jù)中心，將一個完整的數(shù)據(jù)中心放在一個小型移動系統(tǒng)中，該系統(tǒng)可以部署在更靠近數(shù)據(jù)的地方，例如跨越城市或地區(qū)，以使計算更接近數(shù)據(jù)，而無需在數(shù)據(jù)上設置邊緣。

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