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                      云計算與邊緣計算有什么區別?

                      2019-3-11 11:49| 投稿: xiaotiger |來自: 互聯網


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                      摘要: 如今,圍繞數字化轉型或物聯網(IOT)的每一次對話,無論是在哪個行業,都存在一個關于應用程序將在哪里托管的討論。有些人可能會說,“云”通常是一個很好的選擇——“只需將所有數據發送到云進行分析”。其他人可能會提出一個新的概念,“邊緣計算”,作為一個重要的突破,它將為應用程序提供動力,并 ...

                      如今,圍繞數字化轉型或物聯網(IOT)的每一次對話,無論是在哪個行業,都存在一個關于應用程序將在哪里托管的討論。有些人可能會說,“云”通常是一個很好的選擇——“只需將所有數據發送到云進行分析”。其他人可能會提出一個新的概念,“邊緣計算”,作為一個重要的突破,它將為應用程序提供動力,并提供云計算無法實現的結果。這種聲音常常逼迫我們在二者選擇其一,云與邊緣——并希望能選擇到贏家。但情況就是這樣嗎?我們需要努力進行分析和下注嗎?

                      從我的角度來說,答案是否定的。這些計算架構是互補的,兩者都有重要的作用。

                      我的公司為工業客戶提供軟件,其中一些運行在邊緣,一些更典型地運行在云端;這讓我對這兩種環境有一個很好的了解,以及為什么您會選擇其中一種環境而不是另一種環境。

                      讓我們先看看他們的意思。云計算已經存在了更長的時間,大多數人對它是什么有了一個基本的概念:簡單地說,云計算涉及到遠程數據中心,這些遠程數據中心充滿了通過互聯網連接的計算機,提供計算能力,每個單位的成本都是可用的,任何人都可以使用。而邊緣計算剛剛成為一個常用術語。它用來突出云的一個相反的方法,特別是在物聯網方面。從根本上講,邊緣計算是指在物理上盡可能接近生成數據的位置運行應用程序。例如,考慮一輛根據速度和燃油消耗傳感器的數據即時計算燃油經濟性的車輛。在車輛中執行該計算的計算機可以正確標記為邊緣計算設備。

                      然而,邊緣計算的概念并不是一個新的概念。事實上,我工作的自動化領域中的公司在一段時間內一直在設備層面上執行控制和分析——也就是“邊緣”計算——在加工廠、工廠、礦山、油田等等。我公司提供的一個常見例子是一個分布式控制系統,一個由特殊計算機組成的網絡,這些計算機在現場運行,并監控來自數千個傳感器的數據,這些傳感器測量過程的溫度、壓力和流量,并生成使其安全和最佳運行的動作。這基本上就是邊緣計算,在這個術語變得普遍之前。

                      制造業以外的行業現在正在他們的設備上安裝傳感器或“過程”——從建筑物內的單個房間到城市中的停車計時器和燈,或是人身上的可穿戴設備——移動數據的移動網絡已經存在。因此,出現了一個新的問題:您應該在哪里進行計算,以將數據轉化為可操作可執行的命令?支持云端處理的人說,這一切都應該在云中完成。但是,經常有充分的理由應該是通過邊緣計算在本地執行計算和分析。

                      這兩種方法都有優點和缺點。

                      在某些情況下,例如在以下情況下,邊緣計算可能是更好的選擇:

                      沒有足夠或可靠的網絡帶寬將數據發送到云端。

                      盡管該行業非常關注網絡安全,但通過公共網絡發送數據或將數據存儲在云中可能存在安全和隱私問題。通過邊緣計算,數據在本地保留。

                      通信網絡與云的連接不夠堅固或可靠,不足以可靠。

                      應用程序需要快速數據采樣,或者必須以最小延遲量計算結果。

                      讓我們來看一個我們公司為石油和天然氣行業提供的邊緣計算示例。在油區,來自油井的通信可能是無線的,也可能是間歇性的;稱為遠程終端單元(RTU)的專用計算機用于接收傳感器數據并在油井上執行本地控制功能。當通信中斷時,它們通常在內部存儲油井數據;當通信恢復時,它們將數據發送到遠程系統進行報告和分析。

                      相反,由于以下因素,云可能是更好的選擇:

                      云處理能力幾乎是無限的。任何分析工具都可以隨時部署。

                      某些應用程序的外形因素和環境限制可能會增加邊緣計算的成本,并使云更具成本效益。

                      數據集可能很大。云計算中的大量應用程序以及引入其他數據的可用性可以使應用程序開始自我學習,從而獲得更好的結果。我們很多人都聽說過使用“大數據”。

                      結果可能需要在各種平臺上廣泛分布和查看。云可以從多個設備上的任意位置訪問。

                      讓我們看看車輛示例。巡航控制系統需要高度可靠、安全和靈敏,因此它可以在“邊緣”或車內運行。但是,一個用于將性能數據拉入計劃維護保養或導航信息以計算路線的車隊的監控應用程序應該在云中運行-在云中可以訪問和分析多輛車上的大量數據。

                      同樣,在石油和天然氣行業,我已經看到,通過RTU發送的關于油井性能或設備健康信息的一些數據可能不會在RTU內使用。但是,云或遠程數據中心中的應用程序可以在模擬整個油田的應用程序中使用數據,并直接采取行動從油田中回收最大數量的石油。

                      我相信在可預見的未來,邊緣和云計算都將繼續發揮重要作用。事實上,我希望軟件開發工作和研究工作能更無縫地連接這兩個世界。所以,別擔心——將來這兩方面的支持者都會有大量的應用程序。



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