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边缘计算技术的驱动因素有哪些?

时间:2020-05-09浏览:1547

在过去40年里,算力和处理在集中式架构和分布式架构之间交替往复。21世纪,随着互联网、企业IT和智能手机的大规模商用,激起了以大型集中服务器群为基础的云计算浪潮。一些公司成为这个领域的领军者,即所谓的超大规模云计算玩家,包括亚马逊、微 软和谷歌。


近年来,其他公司也加入了这一市场,并 正在迅速扩大规模,包括IBM、Oracle以及中国的阿里巴巴和腾讯。 尽管边界很难严格定义,但可信迹象表明,边缘计算(边缘计算网关这一新浪潮正在发展,这标志着算力和资源靠近客户部署的分布式转型将成为趋势。

 

本质上讲,这表示业务模式从以网络为中心转变为以工作负载为中心,本地化成为首要原则。但这并不是非此即彼的情况,集中式云数据中心将继续存在,且整体容量仍可能继续扩大,但新的需求(如物联网和企业)以及5G时代超低时延业务的潜力正在将计算拉近最终用户。

 

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边缘计算的发展综合考虑以下几个方面:


• 容量——如果将大量连接设备产生的越来越多的 数据传输到位置较为集中的云服务上,需要超大 带宽和回传容量。而边缘计算和本地数据处理可 以减少需要传输的数据量。


• 成本——就带宽问题而言,远距离传输大量数据 也会产生成本。此外,很多设备产生的大量数据 可能无关业务,因此不需要传输到中央处理。


• 分析——数据是数字经济的基础资产。要具备将数据转换为实时(或近实时)分析和操作的能力,需要将处理和计算功能的位置转移到更接近 生成或使用数据的设备。


• 安全——许多公司可能不希望敏感数据离开现场 或自有服务器。围绕数据隐私的国家法律法规也 是一个影响因素。


• 时延——虽然5G比4G时延更低,但要在远距离和多跳网络中实现极低时延会很困难。


• 弹性——边缘计算能比集中模式提供更多的通信路径。这种分布可以更好地保障数据通信的弹性。



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