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邊緣計算:點亮萬物智聯新時代

更新時間:2018-09-18 10:43來源:網絡作者:@Mary人氣:850735

邊緣計算:點亮萬物智聯新時代

圖:現時無人機在操控時僅能一對一操作,但應用邊緣計算構造的無人機有望實現一對多操作

隨着物聯網技術的快速發展,生活正在悄然改變。小到智能插座和智能開關,大到智能電視和智能冰箱,智能家居產品不斷湧現,讓我們即使身處千里之外,也可通過網絡將家中一切打理得井井有條。如今,除了智能家居,物聯網正在快速滲透到各個領域,越來越多的設備、車輛、終端等皆可納入資訊網絡之中,開啟「萬物互聯(IOE,即Internet of Everything)」的新時代。

然而,隨着網絡邊緣設備數量的驟然增加,這類設備所產生的數據資訊已達到皆位元組(ZB)級別,且對數據的即時性以及安全要求非常高。在這種邊緣式大數據處理時代下,傳統的雲計算(Cloud Computing)模式已無法滿足需求,萬物互聯邊緣計算(Edge Computing)模式應運而生,物聯網將由「萬物互聯」走向「萬物智聯」。/楊鎔瑋、汪 漪、齊竹雲

邊緣計算產生的動機

現有的基於雲端計算模型的數據處理都是集中式的,即對伺服器採用集中式管理,允許人們廉價地共用昂貴伺服器資源。用戶為了使用雲端計算的資源,數據需要先被傳輸到距離用戶很遠的數據中心進行集中處理。但是,在萬物互聯的背景下,很多設備無法接入雲端,雲端計算的中心化能力也受到限制,主要是基於以下兩個原因:

1、帶寬限制,日益增多的終端設備源源不斷地產生巨大的數據量,從終端設備到數據中心的傳輸帶寬有限,而且傳輸帶寬的成本往往也難以接受。

2、延遲較高,大多智能設備需要數據處理具有即時性和密集型計算,比如無人機、機器人等等,受限於網絡傳輸延遲而無法享受雲計算的強大計算資源。此外,這些設備還面臨一個共同的問題,電池續航時間短。

因此,為了降低時延和帶寬限制,人們考慮在雲計算模型下,充分利用更靠近用戶或數據源頭的結點的計算和存儲能力,對邊緣數據就近處理,即產生了邊緣計算模型。

邊緣計算的定義

邊緣計算是在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側,融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平台,就近提供邊緣智能服務。通俗地說,邊緣計算是去中心化或分布式的計算模型,原始數據不再需要傳到遠程的雲端進行處理,而是通過靠近數據源頭的網絡邊緣設備所提供的計算和存儲資源即可完成。

是不是有點抽象?我們來借用章魚打一個比方。章魚的神經元只有40%在大腦,剩下的60%分配在各個腕足裏。也就是說,章魚並不僅僅依靠大腦,而是用「腿(腕足)」就可以思考並就地解決問題的。例如,當發布「攻擊」命令後,「腕足」就會自主判斷完成去哪兒捕獵。如果,我們將雲端的核心管理平台看作章魚的大腦,網絡邊緣設備就類似於它的那些腕足。邊緣計算的核心思想是,網絡邊緣的設備可以就近分析和處理採集到的數據,而不需要將所有數據上傳到遠端的核心管理平台。

與雲計算模型相比,邊緣計算模型會帶來哪些優點呢?

1、提升服務回應能力

由於數據大多是在邊緣結點進行處理和分析,而不是在遠程的數據中心或雲端進行,減少了傳輸時間,有效地降低了延遲,可以更好地支撐本地業務的即時智能化處理與執行。

2、減少網絡帶寬,降低能耗

一方面,由於數據不再需要傳送到遙遠的雲端,減少了終端設備和數據中心之間的數據傳輸量;另一方面,當有些數據需要傳送回雲端時,邊緣計算可對這些數據做壓縮處理,提取到有效資訊後再傳送給雲端。這樣做可以減少網絡帶寬,極大地緩解了網絡壓力,從而降低能耗,並可以避免核心網絡的擁塞。

3、提高數據的安全性和可靠性

在傳統的雲計算模型中,用戶的一切數據都需要上傳到數據中心。這些數據可能包括了用戶大量的隱私數據,比如銀行卡資訊、私人照片以及用戶行為習慣等等,很可能在上傳到數據中心的過程中遭到泄漏。在邊緣計算模型中,可以將這樣的隱私數據在邊緣結點進行分析,不用當心數據泄漏,提高數據的安全性。

此外,邊緣結點分擔了數據中心的計算任務,可降低出現單點故障的可能,提高數據的可靠性。邊緣計算模型是基於分布式的,亦可通過編碼等方式,提高數據的安全性和可靠性。

由上可知,邊緣計算有諸多優點,那麼我們該如何將它應用於我們的生活當中呢?接下來,介紹基於邊緣計算模型的三種應用場景:

1、城市安全視頻監控

在邊緣計算的應用中,視頻監控攝像頭作為物聯網前端設備最具有代表性。視頻監控攝像頭的大量部署,受成本的限制,攝像頭內置的計算能力也非常有限,無法獨自實現智能化分析。而通過雲計算進行智能分析又具有延時性,無法保證即時報警。

因此,可通過構建基於邊緣計算的新型監控應用的軟硬件服務平台,可以提高對攝像頭所採集的數據的智能處理能力,進而完善城市應急指揮系統,可對危害公共安全的突發事件做出快速預警和處置。

2、無人機智能搜救

如今,無人機的應用越來越廣泛。在自然災害發生時,比如地震或山體滑坡時,可將之用於現場偵測和搜救。但現有的無人機都是一對一操作,若等待它們將各自的數據統一傳回數據中心再作出回應,將極大地限制了多個無人機執行任務時的協作能力。何況,無人機電池續航有限,傳統的集中式處理也會降低其執行任務的效率。

因此,可考慮基於邊緣計算構造針對多無人機執行任務的服務平台,可實現智能自主的多無人機控制技術,無人機間可自由交換資訊、繪製現場情況的3D圖像等。這樣,在受電池續航的限制下,可有效地提高搜救力度和效率。

3、可穿戴設備

小米手環、Apple Watch、智能鞋墊等等,伴隨着可穿戴設備的興起,以這些設備作為資訊入口的遠程醫療行業風頭正勁。因為這些數據多涉及用戶隱私及行為,邊緣計算的應用可以保護數據的私密性。邊緣計算的即時性在此也可以發揮作用,比如,若給老人佩戴智能手環,當老人摔倒或發生不測時,可以及時發出警報並作出回應,為挽救老人的生命提供寶貴的時間。此外,部分可穿戴設備具備計算和存儲能力,還可以連入網絡中,它們可以作為邊緣計算的結點提供服務。

邊緣計算的挑戰

儘管業界普遍對邊緣計算在消費物聯網、工業互聯網等領域發揮重大作用寄予了厚望,在現有的雲計算模型中部署邊緣計算,技術理論尚未成熟,還面臨以下挑戰:

可編程性:由於邊緣結點大多是異構,不同的結點的運行環境有所不同。若要在邊緣進行分布式計算並與雲端協調任務,會使得應用編程及其複雜,最好可以有一套針對邊緣計算模型的新型編程方式。

服務品質(QoS):當把計算由雲端放到邊緣結點實現時,如何保證服務品質有待解決。這需要雲端在和邊緣結點協同合作時,雲端可預估的邊緣計算結點在各個時間的計算能力。否則,當某個結點任務超載時,會影響連接到它的其他邊緣設備。

安全性:安全橫跨雲計算和邊緣計算,需要即時端到端的防護。由於更貼近終端設備,網絡邊緣的訪問控制與威脅防護的廣度和難度因此大幅提升。此外,關鍵數據的完整性、保密性,大量生產或人身隱私數據的保護也是安全領域需要重點關注的內容。

【華發網根據大公報採編】

(來源:网络)

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