边缘计算“逆袭” “万物互联”可期

2018-01-10 11:40 行业报道   来源:安徽日报   作者:马成涛

导读在大数据时代,海量数据传输到云端进行处理,然后再将处理结果传输到终端,这种中心化的云计算模式不仅给云端处理带来了巨大压力,还会降低数据传输速度,影响数据处理效率。在这种情况下,去中心化的边缘计算进入人们的视野。在前不久举行的第四届世界互联网大会上,边缘计算备受关注,被誉为“技术明珠”。  

大数据时代,海量数据传输到云端进行处理,然后再将处理结果传输到终端,这种中心化的云计算模式不仅给云端处理带来了巨大压力,还会降低数据传输速度,影响数据处理效率。在这种情况下,去中心化的边缘计算进入人们的视野。在前不久举行的第四届世界互联网大会上,边缘计算备受关注,被誉为“技术明珠”。

相较云计算边缘计算聚焦实时短周期数据分析,更适合物联网“物物相连”特性

什么是边缘计算?根据业界定义,边缘计算是在靠近人、物或数据源头的网络边缘侧,通过融合网络、计算、存储、应用等核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,来满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。简单地说,不同于云计算集中式处理数据的架构模式,边缘计算是一种分散式运算架构,将数据处理迁移到靠近数据源的边缘地带,可有效降低终端设备对网络带宽的要求和网络负荷。

随着物联网的发展,未来将产生海量的数据。据思科VNI(可视化网络指数)报告预测,到2020年,一个互联网用户平均每天约产生1.5GB数据量。还有互联网数据公司预测,到2018年,将有50%的物联网网络面临网络带宽的限制,40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存,到2020年将有超过500亿的终端设备联入网络。

如何更好地处理这些物联网海量数据,成为摆在业界面前的一项技术难题。物联网是物物相连的互联网,实现端到端的连接,本身适合分散式计算模式。边缘计算的到来,让业界看到了希望。相比较云计算边缘计算聚焦于实时、短周期的数据分析,数据不必上传至云端,在本地网络中就可以完成计算,极大提高了数据处理能力和效率。

在局部数据处理上,边缘计算具有优势,可以分区域数据存储、计算等,还可让各个子系统保持一定独立性。不过,边缘计算并非是为了取代云计算,而是对云计算的重要补充。业内人士认为,未来可以在骨干网建设云计算中心,在局域网建设边缘计算网络,彼此之间实现互联,提升可扩展性,更加灵活和智能。

在物联网系统中,边缘计算的核心在于靠近信息源头就可以进行计算,通过分区域数据分析处理,实现物与物之间传感、交互和控制,最大限度地减少延迟。也因此,业内专家认为,边缘计算能更好地支撑物联网运行,为物联网找到海量数据处理突破口。

边缘计算响应快、更安全,但需要系统性技术进步的支撑

试想,未来你开着一辆智能驾驶汽车,车上的摄像头、激光雷达等传感器实时搜集路况信息,每秒就能产生1GB(千兆字节)的数据。如果采用云计算模式,智能驾驶汽车需要将数据传输到云端,然后才能通过云端反馈的数据,进行智能反应,而通过边缘计算,由汽车智能终端设备直接处理,反应速度就快多了。从时间的绝对数值来说,边缘计算可能只比云计算快1秒钟,但别小看这1秒钟,关键时刻能够阻止一起交通事故。如果在某些情况下,智能驾驶汽车无法连接到云端,边缘计算就更有必要了。

在安全方面,边缘计算也更胜一筹。云计算需要将数据传输到云端处理,在数据传输和云端处理过程中都可能产生信息安全问题。搭载云服务的多款汽车就曾多次被曝出重大安全漏洞,黑客可以在不经过车主授权的情况下,控制车辆启动,打开车门,甚至可以在没有钥匙的情况下开启后备箱。而边缘计算的核心是将计算从云端迁移到设备终端,不必将数据传输到云端,不仅大大提高了处理速度,也相应地提高了网络安全性。

边缘计算尽管具有敏捷、实时、智能、安全等独特优势,但是其发展过程中仍存在诸多痛点。边缘计算难以兼容过多的智能化处理方式,在OT(操作技术)和ICT(信息通讯技术)的跨界协作、产业链协作与整合、信息集成等方面面临诸多挑战,导致真正具有边缘计算能力的智能设备和网络非常少。为了突破边缘计算的技术瓶颈,有研究人员将目光投向人工智能、区块链等新技术,而这些新技术也处于起步阶段,难以为边缘计算提供有效解决方案。

此外,芯片技术也制约着边缘计算的发展。边缘计算也需要数据处理,只不过是将云端处理模式,变为终端处理模式,其计算能力需要芯片技术的升级来加以支撑,而目前芯片技术还难以完全满足边缘计算的需要。

科技巨头争相布局,应用场景不断拓展,边缘计算加快“落地”

现在,云计算已经成为互联网时代最重要的平台技术之一,大型科技公司一般都将数据传至云端进行处理。不过,随着物联网的发展,单纯的云计算模式越来越难以应付日益庞大的数据。以目前的宽带水平来看,无法有效支持物联网数据传输,进而让云计算中心处理前端数据自然也变成了不可能完成的任务,这为边缘计算的发展带来了新机遇。

为了抓住这波计算技术革命的机遇,华为、微软、思科、英特尔等科技巨头纷纷布局边缘计算,积极进行新产品的技术测试和技术方案验证。2017年3月,华为发布了基于边缘计算的物联网EC-IoT(边缘计算物联网)解决方案,创新性地将边缘计算和云管理引入物联网领域,就近提供边缘智能服务,实现全流程的产业服务和商业模式创新,促使行业数字化转型,目前已经在智慧水务等领域得到应用。华为有关负责人表示,智慧水务解决方案通过强大边缘计算能力和开放架构的物联网网关,实时采集供水设备的运行数据,结合云端大数据分析平台,可全面了解供水设备各部件的“健康指标”,实现对供水设备的预防性维护,大幅提升供水设备正常运行时间,让供水更安全。5月,微软推出全新云服务AzureIoTEdge,将计算能力由云端推至边缘,分摊了云端计算压力,减少了数据在云端传输耗费的时间,加快了响应时间。

边缘计算将逐渐来到人们身边,广泛应用到生活中各种领域。其中,智能门禁就会成为边缘计算的典型应用场景。近日,以视频为核心的物联网解决方案提供商海康威视与英特尔联合发布了一款边缘计算相关的AI(人工智能)设备——“明眸”近景人脸识别系统。“明眸”智能门禁采用先进的前端数据分析模式,让人脸识别时间小于1秒钟。据介绍,门禁系统通过前端摄像头抓取人的脸部信息,如果通过云计算,前端摄像头抓取的信息需要传输到中心后台,然后将处理的数据返回前端,判断是否执行开门的指令,这种处理方式对网络宽带的要求很高,且响应速度较慢,很可能会让用户等得不耐烦。而通过边缘计算,门禁系统可以快速给出判断,大大提高了系统的敏捷性、实时性和可靠性。

不难看出,边缘计算在实时计算、轻量计算、智能网关等方面表现出色,能为用户提供更智能、更快捷的使用体验。随着大量资本入局、研究进一步深入、智能芯片等硬件升级,边缘计算将充分释放数据价值,加速物联网落地,催生更多创新应用,重塑人们的生活方式。

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