边缘计算
边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。
什么是边缘计算?
大家知道,云计算解决了算力需求与硬件成本之间的矛盾,智能交通边缘计算系统,让人们能轻松实现各类数字化应用。
随着运用普及,云计算也会面临新问题。试想一下,如果大家都在玩一个很火的手游,而它的服务器只部署在A城市这一个中心数据节点。那就会出现以下情况:一是距离较远的B城市的游戏的玩家玩起来延迟特别高,因为服务器离用户太远了,传输时延随之增加。二是中心节点不堪重负,由于数据高度集中,访问流量都汇聚到A城市节点,带宽或者性能一旦跟不上,就容易出现拥塞。这些会导致云端响应慢,延迟高,玩游戏卡成了看幻灯片,这种用户体验谁也受不了。
为应对这些新挑战,边缘计算应运而生。人们对云计算的集中化结构进行了拆分,把需要快速响应的服务能力部署到网络边缘,也就是尽可能靠近用户的地方。这样既缩短了服务器到用户的距离,又通过分布式结构有效缓解了中心节点的压力。简单的说,把云计算延伸到网络边缘,在靠近用户的地方提供服务,就是边缘计算。
如果用快递来打个比方,FPGA边缘计算系统,或许你就能更好理解“边缘计算”节点的概念。买家在网购下单后,到货速度当然越快越好,边缘计算,但如果从北京发货到重庆,再快也不可能当日达。于是,网购平台在重庆建了个“本地仓”,这样不仅重庆用户可以当天就收货,而且还节约了邮费。你把快递包裹想象成数据,物流想象成网络,那么“本地仓”就是边缘计算节点。
边缘计算
边缘计算是在高带宽、时间敏感型、物联网集成这个背景下发展起来的技术,“Edge”这个概念的确较早为包括ABB、B&R、Schneider、KUKA这类自动化/机器人厂商所提及,其本意是涵盖那些“贴近用户与数据源的IT资源”。这是属于从传统自动化厂商向IT厂商延伸的一种设计,2016年4月5日Schneider已经号称可以为边缘计算定义了物理基础设施——尽管,主打的还是其“微数据中心”的概念。而其它自动化厂商提及计算,都是表现出与IT融合的一种趋势,并且同时具有边缘与泛在的概念在其中。IT与OT事实上也是在相互渗透的,自动化厂商都已经开始在延伸其产品中的IT能力,包括Bosch、SIEMENS、GE这些大的厂商在信息化、数字化软件平台方面,也包括了像贝加莱、罗克韦尔等都在提供基础的IoT集成、Web技术的融合方面的产品与技术。事实上IT技术也开始在其产品中集成总线接口、HMI功能的产品,以及工业现场传输设备网关、交换机等产品。IoT被视为未来快速成长的一个领域,包括前沿的已经出现了各种基于Internet的技术,高通已经提出了InternetofEverything—可以称为IoX。因此新一个产业格局呼之欲出,边缘计算联盟ECC的边界定义而言,华为其主旨在提供计算平台,包括基础的网络、云、边缘服务器、传输设备与接口标准等,而Intel、ARM则提供为边缘计算的芯片与处理能力保障,智能交通边缘计算报价,信通院则扮演传输协议与系统实现的集成,而沈阳自动化所、软通动力则扮演实际应用的角色。但是,边缘计算/雾计算要落地,尤其是在工业中,“应用”才是较为核心的问题,所谓的IT与OT的融合,更强调在OT侧的应用,即运营的系统所要实现的目标。
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