邊緣計算設(shè)備-北京魯科數(shù)據(jù)公司-智能交通邊緣計算設(shè)備

邊緣計算為什么重要？

邊緣計算是一個相對于中心化的云計算的概念。

具備邊緣計算能力的設(shè)備可以多種多樣，如工業(yè)電腦（IPC）、網(wǎng)關(guān)、可編程邏輯控制器（PLC）都可以成為邊緣計算設(shè)備，這些設(shè)備本身需要具備存儲和計算能力，內(nèi)置特定的算法和軟件，通訊方式也多種多樣。邊緣計算設(shè)備一側(cè)與直接產(chǎn)生數(shù)據(jù)的物理設(shè)備連通，另一側(cè)則可以將處理過的數(shù)據(jù)上傳到云端。

邊緣計算設(shè)備往往需要具備較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力。以工業(yè)電腦產(chǎn)品為例，不同型號的尺寸從約電腦主機(jī)大小至約手機(jī)包裝盒大小不一，很新的工業(yè)電腦典型配置中已經(jīng)內(nèi)置英特爾i7處理器。

邊緣計算之所以存在，是因為它承擔(dān)了與云計算不同的功能。

如何理解邊緣計算

近年來，大數(shù)據(jù)、云計算、智能技術(shù)的快速發(fā)展，給互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)帶來了深刻的變革，也對計算模式提出了新的要求。大數(shù)據(jù)時代下每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量急增，而物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用背景下的數(shù)據(jù)在地理上分散，并且對響應(yīng)時間和性提出了更高的要求。云計算雖然為大數(shù)據(jù)處理提供了很高的計算平臺，但是目前網(wǎng)絡(luò)帶寬的增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上數(shù)據(jù)的增長速度，網(wǎng)絡(luò)帶寬成本的下降速度要比 CPU、內(nèi)存這些硬件資源成本的下降速度慢很多，同時復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境讓網(wǎng)絡(luò)延遲很難有突破性提升。因此傳統(tǒng)云計算模式需要解決帶寬和延遲這兩大瓶頸。在這種應(yīng)用背景下，邊緣計算應(yīng)運(yùn)而生，并在近兩年得到了研究者的廣泛關(guān)注。

邊緣計算中的邊緣指的是網(wǎng)絡(luò)邊緣上的計算和存儲資源，這里的網(wǎng)絡(luò)邊緣與數(shù)據(jù)中心相對，無論是從地理距離還是網(wǎng)絡(luò)距離上來看都更貼近用戶。邊緣計算則是利用這些資源在網(wǎng)絡(luò)邊緣為用戶提供服務(wù)的技術(shù)，使應(yīng)用可以在數(shù)據(jù)源附近處理數(shù)據(jù)。如果從仿生的角度來理解邊緣計算，我們可以做這樣的類比：云計算相當(dāng)于人的大腦，邊緣計算相當(dāng)于人的神經(jīng)末端。

哪些場景需要用到邊緣計算？

邊緣計算的前身是內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)（CDN），它通過數(shù)據(jù)分布式緩存滿足了用戶快速訪問的需求，讓我們能流暢地在線追劇、玩游戲。但隨著信息技術(shù)從消費(fèi)側(cè)向生產(chǎn)側(cè)延伸，以及人工智能等新技術(shù)的興起，云端僅僅實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲與快速訪問已無法滿足需求，新的應(yīng)用場景中要求云端同時具備強(qiáng)大功能和超低時延，智能交通邊緣計算設(shè)備，其中典型就是自動駕駛和智慧工廠。

以自動駕駛為例，它對云端響應(yīng)時延提出了近乎苛刻的要求。自動駕駛的制動等反應(yīng)時間關(guān)系到交通，新基建邊緣計算設(shè)備，而它主要由云端系統(tǒng)響應(yīng)時延決定，但其中涉及運(yùn)算和通信多個環(huán)節(jié)。如果要做到100km制動距離不超過30cm，邊緣計算設(shè)備，那么系統(tǒng)整體響應(yīng)時延不能超過10毫秒，網(wǎng)關(guān)邊緣計算設(shè)備，而且越低越好。因此，重要的移動通信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化組織3GPP就定義了若干個1毫秒到幾個毫秒的低時延場景，主要就集中在自動駕駛上。在這種需要“超低時延+智能計算”的場合，就必須用到邊緣計算了。

再來看智慧工廠，由于制造業(yè)的智能化，一方面需要實(shí)時數(shù)據(jù)并立即處理意外情況，毫秒級延遲都可能導(dǎo)致無法挽回的事故，這在設(shè)備保護(hù)、性能監(jiān)控、品質(zhì)管控中尤為重要。另一方面由于生產(chǎn)復(fù)雜度與精細(xì)度越來越高，生產(chǎn)過程會產(chǎn)生海量實(shí)時數(shù)據(jù)，但其中只有部分是關(guān)鍵數(shù)據(jù)，需要存儲到云端進(jìn)行挖掘和分析（例如為供應(yīng)鏈優(yōu)化提供依據(jù)），所以需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾，以緩解云端和網(wǎng)絡(luò)壓力。這時候，就需要邊緣計算來幫忙了。