太形象了!什么是边缘计算?最有趣的解释没有之一!
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云計算就像是天上的云,看得見摸不著,像章魚的大腦,邊緣計算就類似于八爪魚的那些小爪子,一個爪子就是一個小型的機房,靠近具體的實物。
邊緣計算是何方神圣,它和云計算又是如何相愛相殺的呢?
首先什么是邊緣計算?我們先說點其他的,比如人……
我們首先大腦里勾畫一張圖,就是一張人類大腦神經網絡圖,如果你還想不到,那直接看下圖。
把云計算看作是大腦,那么邊緣計算就像是大腦輸出的神經觸角,這些觸角連接到各個終端運行各種動作。
如果還覺得抽象,那我們再打個不太精準的比方吧。
再用你的云大腦想象出一只章魚,就是可以當刺身來吃的那種八爪魚:
或者可愛一點的這樣的
作為自然界中智商最高的無脊椎動物,擁有“概念思維”能力,與他兩個強大的記憶系統分不開。一個是大腦記憶系統,大腦具有5億個神經元,另一個是八個爪子上的吸盤。也就是說,章魚的八條腿可以思考并解決問題。
腦子真是個好東西,章魚就有好幾個!
話說回來,云計算就像是天上的云,看得見摸不著,像章魚的大腦,邊緣計算就類似于八爪魚的那些小爪子,一個爪子就是一個小型的機房,靠近具體的實物。邊緣計算更靠近設備端,更靠近用戶。
這么說吧,云計算是把握整體,那么邊緣計算就更專注于局部。那么邊緣計算的優勢就顯而易見。
邊緣計算分布式以及靠近設備端的特性注定它實時處理的優勢,所以它能夠更好的支撐本地業務實時處理與執行。
家門口的事情就不麻煩遠在天邊的云計算了,邊緣計算直接對終端設備的數據進行過濾和分析,節能省時效率還高。
邊緣計算減緩數據爆炸和網絡流量的壓力,用過邊緣節點進行數據處理,減少從設備到云端的數據流量。
AI+邊緣計算組合的邊緣計算不止于計算,智能化特點明顯,另外云計算+邊緣計算組合出擊,成本只有單獨使用云計算的39%。
打一個不太合理的比方,設想一下,本來存錢取錢大家都要去銀行人工柜臺處理,排隊人山人海,路上交通造成堵塞,還浪費時間和精力,現在家門口就有自助柜員機,是不是再也不用取號排隊等叫號?
辣么,既然邊緣計算這么牛,就直接把云計算干掉吧!留它何用?
太天真了!能把章魚的大腦切掉直接用八個爪子生活嗎?你怎么不上天吶!
雖然今后會將越來越多的基礎任務交給邊緣計算來完成,但是這只能代表邊緣所在的裝置設備會越來越靈敏,但是不能直接說這些任務和云毫無關系,他們是一種讓彼此更完美的存在。
邊緣計算和云計算互相協同,它們是彼此優化補充的存在,共同使能行業數字化轉型。云計算是一個統籌者,它負責長周期數據的大數據分析,能夠在周期性維護、業務決策等領域運行。
邊緣計算著眼于實時、短周期數據的分析,更好地支撐本地業務及時處理執行。邊緣計算靠近設備端,也為云端數據采集做出貢獻,支撐云端應用的大數據分析,云計算也通過大數據分析輸出業務規則下發到邊緣處,以便執行和優化處理。
再打個比方吧,總公司在北京,分點在江蘇、廣東、山東各地,江蘇的實際工作任務由江蘇分部的主管執行,但是北京總公司會給出整體工作計劃,負責統籌各個區域的工作規劃。
所以不管是云計算還是邊緣計算,不存在一方完全取代一方的狀況,只是各個擅長的領域各司其職,物盡其用罷了,在最合適的場景里用最合適的運算,或者雙向出擊!
所謂萬物互聯,以時間為橫坐標延伸,最大的網絡就是物聯網。那么邊緣計算就是靠近物聯網邊緣的計算、處理、優化和存儲。搭載物聯網的發展,邊緣計算的應用也十分廣泛,智慧城市、智慧家居、智慧醫院、在線直播,到智能泊車、自動駕駛、無人機、智能制造等各方面都有它的身影,制霸物聯網的時刻指日可待。
講真,這個時候了解云計算、邊緣計算是有點晚了,畢竟很多行業大佬已經開始玩轉邊緣計算了。
當然萬物都有雙面性,邊緣計算的發展也存在不小的挑戰性。
制造、能源、公共事業等行業要實現智能化,需要整合機械、電子、ICT等跨行業技術,邊緣計算首先要實現OT和IT領域的深度協作,并將行業專有技術與知識與ICT數字化技術相結合。
邊緣側技術體系的每個領域都有大量的技術選擇:目前業界有超過6種以上的工業實時以太技術,超過40種工業總線,還有多種公私有云平臺。技術碎片化給系統間的互聯互通、數據價值的挖掘帶來的巨大的挑戰和成本。
人工智能、區塊鏈等新技術在行業應用還是早期探索階段,存在不確定性風險。這些技術的早期應用者希望降低技術投資風險,獲得技術應用的商業回報。
按照IDC的統計數據,到2020年將有超過500億的終端與設備聯網,未來超過50%的數據需要在網絡邊緣側分析、處理與儲存,邊緣計算所面對的市場規模非常巨大。
物聯網的存在就是不在創造新的生態,兩個毫無關系的人可以通過各種方式連接,但太平洋里的章魚如何跟大西洋里的章魚“對話”?再賜它們幾百億個神經元也做不到,但是邊緣計算可以啊!
現在你們都大概了解邊緣計算了嗎?
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總結
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