物联网不断发展 巨头角逐边缘计算

云计算自2005年提出之后，就开始逐步地改变我们的生活、学习、工作的方式。云计算使得公司能够在自己的物理硬件之外，通过远程服务器网络(俗称“云”)存储和处理数据以及其他的计算任务。

举个最熟悉的例子，我们用云服务功能来备份智能手机中的数据，然后可以通过另一个联网设备，比如台式电脑，登陆账户连接到云，检索智能手机里的数据。信息不再受到智能手机或台式机的内部硬盘容量的限制。

简单来说，云计算是计算服务的集中化，以最简单的形式利用共享数据中心基础设施和规模经济来降低成本。

近年来，云计算的整合和集中化性质被证明具有成本效益和灵活性，但物联网和移动计算的兴起给网络带宽带来了不小的压力。

特别是物联网的快速发展让我们进入了后云时代。在我们的日常生活中会产生大量的数据，其应用可能会要求极快的响应时间，数据的私密性等。

上图为云计算范式，下图为边缘计算范式

如果把物联网产生的数据传输给云计算中心，将会加大网络负载，网路可能造成拥堵，并且会有一定的数据处理延时。同时，不是所有的智能设备都可以利用云计算来运行。因此，边缘计算应运而生。

有了云，为什么还要达到边缘?

在很多情况下，边缘计算和云计算是共生关系。有个形象的解释，把云计算和边缘计算比喻成章鱼的各器官，似乎更容易理解。作为自然界中智商最高的无脊椎动物，章鱼拥有“概念思维”能力，与两个强大的记忆系统分不开。

一个是大脑记忆系统，大脑具有5亿个神经元，另一个是八个爪子上的吸盘。也就是说，章鱼的八条腿可以思考并解决问题。云计算就好比章鱼的大脑，边缘计算就类似于八爪鱼的那些小爪子，一个爪子就是一个小型的机房，靠近具体的实物。边缘计算更靠近设备端，更靠近用户。

随着物联网、虚拟现实、增强现实等技术的发展与应用，未来将会出现数据大爆炸的状况。完全依赖云计算来进行数据传输和处理，将会造成巨大的网络延迟。

搭配了分布式的边缘计算之后，通过智能路由等设备和技术，在不同设备之间传输数据可以有效减少网络流量，降低数据中心的负荷。例如，一列火车可能包含可以立即提供其发动机状态信息的传感器。在边缘计算中，传感器数据不需要传输到火车上或者云端的数据中心，来查看是否有什么东西影响了发动机的运转。

边缘计算将数据在边缘节点进行处理能够有效减少数据的传输和处理，但通过云计算的远程存储仍然至关重要。而边缘设备所涉及的另一项技术也很重要，它就是雾计算。边缘计算具体是指在网络的“边缘”处或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。换句话说，雾计算使得云更接近于网络的边缘。

还是火车的例子，传感器能够收集数据，但不能立即就数据采取行动。假设火车工程师想要了解火车车轮和刹车如何运行，他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否需要维修。

在这种情况中，数据处理使用边缘计算，但并不需要即时进行。而使用雾计算，短期分析可以在给定的时间点实现，并不需要完全返回到中央云。

边缘计算有多厉害?

知道了什么是边缘计算，那它究竟有哪些优势?

数据处理和分析更快速：

数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延时间。数据在整合、迁移等方面可以减少20倍的时间。例如在人脸识别领域，响应时间由900ms减少为169ms。

（编辑：宿州站长网）

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