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云计算很快 边缘计算还嫌他慢

责任编辑:editor005 |来源:企业网D1Net  2017-10-27 14:45:38 本文摘自:科技日报

信息时代,风起“云”涌:云存储、云服务器、云数据库、云主机……这一切新服务的背后都少不了“云计算”的身影。

信息时代,风起“云”涌:云存储、云服务器、云数据库、云主机……这一切新服务的背后都少不了“云计算”的身影。

还有更厉害的边缘计算。

边缘计算是融合联接、计算、存储、应用核心能力的开放平台。在靠近物或数据源头的网络边缘侧,就近提供智能互联服务,满足行业数字化在业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。

为了更好地理解边缘计算,需要先从“云计算”这个概念入手。

一些简单的计算任务,比如加减乘除的运算,一个计算器就可以搞定。

复杂一些的计算任务,比如处理照片、剪辑音频或解一个复杂的方程式,一台PC机或服务器就能完成。天气预报、大规模视频处理或DNA测序等任务,使用一两台PC机或服务器显然已无能为力。

随着各行各业的计算业务越来越复杂,对速度的要求越来越高,云计算应运而生。

在一个合适的地方,建立大型的数据中心,数据中心里安装成千上万台服务器。用户通过网络将各自的计算任务传送到这里,使用数据中心数量众多、功能强大的服务器进行计算,再将计算结果通过网络传送回来。也就是说,负责计算工作的数据中心距离用户和实际产生数据的地方是很远的,就好像高高的云彩一样。

云计算的数据中心可以按需求建在任何地方,像一朵自由飘荡的云:可以选择在比较寒冷的地方,以降低服务器散热的成本;可以选择在水力、风力或太阳能资源比较丰富的地方,充分利用可再生能源;可以选择在互联网的骨干节点附近,以提高通过网络使用云计算数据中心的效率。

云计算虽然功能很强大,但并不是完美无瑕的。

想使用云计算,就必须把计算所需要的数据全都通过网络传送到数据中心,一方面,要消耗大量的网络资源,另一方面,传输过程会耗费大量时间。

在“云”的边缘,也就是更靠近产生数据的地方,部署一些边缘计算的处理器,就近进行部分计算的工作,将需要快速响应的计算工作完成,马上反馈回去,只将计算之后的结果传送到“云”中,再进行更复杂、不需要快速响应的计算工作。举个例子,我们需要对全国的电梯运行情况进行监测,及时发现电梯运行过程中存在的安全隐患并进行处理。如果单纯使用云计算,需要在电梯中安放检测震动、光照、电压、电流等等很多参数的传感器,再把所有采集到的信号数据传送到云计算中心,进行复杂的故障预测算法,直至找到存在安全隐患的电梯。而电梯那么多,采集到的数据量又很大,全部都传送到“云”中耗费的时间不可估量。

而结合边缘计算,只需在每个电梯上安装一个处理器,对采集到的数据进行初步处理,仅仅将对故障预测算法有用的信息传送到“云”中。这样既可以降低网络传输数据的压力,又可以对发现的问题立即处理,节省很多时间。

与单纯的云计算相比,边缘计算的确会使用更多的处理器。但边缘计算的处理器价格不是很高,一般从数百元到数万元不等,与云计算中心动辄几十万甚至上百万元的一台服务器相比,成本增加不会很多;另一方面,边缘计算处理器可以与本来就部署在边缘侧的通信网关、交换机/路由器、控制器等设备复用,进一步降低成本。

边缘计算的研究方式是从一些简单的用户场景入手,工程实践的过程中逐渐凝练架构和关键技术,形成软硬件产品,再推广到更加复杂的场景中,通过不断迭代,逐步完善边缘计算的研究。

边缘计算概念的提出已经有一段时间了,科学家们进行了初步的探索和研究,但还很不够。

基于产业的迫切需求,2016年11月,中国科学院沈阳自动化研究所、华为技术有限公司、中国信息通信研究院、英特尔公司、ARM和软通动力信息技术(集团)有限公司联合倡议发起成立边缘计算产业联盟。联盟包括学术科研机构、工程实施、设备提供商和用户。

在大数据时代,云计算提供强大的运算能力和存储能力,“小而灵”边缘计算的响应速度则可以达到毫秒级,可谓“快马加鞭”。两者互补,将带来新一轮行业数字化转型的浪潮。

(作者单位 :中科院沈阳自动化研究所副研究员)

关键字:云计算数据聚合软通

本文摘自:科技日报

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责任编辑:editor005 |来源:企业网D1Net  2017-10-27 14:45:38 本文摘自:科技日报

信息时代,风起“云”涌:云存储、云服务器、云数据库、云主机……这一切新服务的背后都少不了“云计算”的身影。

信息时代,风起“云”涌:云存储、云服务器、云数据库、云主机……这一切新服务的背后都少不了“云计算”的身影。

还有更厉害的边缘计算。

边缘计算是融合联接、计算、存储、应用核心能力的开放平台。在靠近物或数据源头的网络边缘侧,就近提供智能互联服务,满足行业数字化在业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。

为了更好地理解边缘计算,需要先从“云计算”这个概念入手。

一些简单的计算任务,比如加减乘除的运算,一个计算器就可以搞定。

复杂一些的计算任务,比如处理照片、剪辑音频或解一个复杂的方程式,一台PC机或服务器就能完成。天气预报、大规模视频处理或DNA测序等任务,使用一两台PC机或服务器显然已无能为力。

随着各行各业的计算业务越来越复杂,对速度的要求越来越高,云计算应运而生。

在一个合适的地方,建立大型的数据中心,数据中心里安装成千上万台服务器。用户通过网络将各自的计算任务传送到这里,使用数据中心数量众多、功能强大的服务器进行计算,再将计算结果通过网络传送回来。也就是说,负责计算工作的数据中心距离用户和实际产生数据的地方是很远的,就好像高高的云彩一样。

云计算的数据中心可以按需求建在任何地方,像一朵自由飘荡的云:可以选择在比较寒冷的地方,以降低服务器散热的成本;可以选择在水力、风力或太阳能资源比较丰富的地方,充分利用可再生能源;可以选择在互联网的骨干节点附近,以提高通过网络使用云计算数据中心的效率。

云计算虽然功能很强大,但并不是完美无瑕的。

想使用云计算,就必须把计算所需要的数据全都通过网络传送到数据中心,一方面,要消耗大量的网络资源,另一方面,传输过程会耗费大量时间。

在“云”的边缘,也就是更靠近产生数据的地方,部署一些边缘计算的处理器,就近进行部分计算的工作,将需要快速响应的计算工作完成,马上反馈回去,只将计算之后的结果传送到“云”中,再进行更复杂、不需要快速响应的计算工作。举个例子,我们需要对全国的电梯运行情况进行监测,及时发现电梯运行过程中存在的安全隐患并进行处理。如果单纯使用云计算,需要在电梯中安放检测震动、光照、电压、电流等等很多参数的传感器,再把所有采集到的信号数据传送到云计算中心,进行复杂的故障预测算法,直至找到存在安全隐患的电梯。而电梯那么多,采集到的数据量又很大,全部都传送到“云”中耗费的时间不可估量。

而结合边缘计算,只需在每个电梯上安装一个处理器,对采集到的数据进行初步处理,仅仅将对故障预测算法有用的信息传送到“云”中。这样既可以降低网络传输数据的压力,又可以对发现的问题立即处理,节省很多时间。

与单纯的云计算相比,边缘计算的确会使用更多的处理器。但边缘计算的处理器价格不是很高,一般从数百元到数万元不等,与云计算中心动辄几十万甚至上百万元的一台服务器相比,成本增加不会很多;另一方面,边缘计算处理器可以与本来就部署在边缘侧的通信网关、交换机/路由器、控制器等设备复用,进一步降低成本。

边缘计算的研究方式是从一些简单的用户场景入手,工程实践的过程中逐渐凝练架构和关键技术,形成软硬件产品,再推广到更加复杂的场景中,通过不断迭代,逐步完善边缘计算的研究。

边缘计算概念的提出已经有一段时间了,科学家们进行了初步的探索和研究,但还很不够。

基于产业的迫切需求,2016年11月,中国科学院沈阳自动化研究所、华为技术有限公司、中国信息通信研究院、英特尔公司、ARM和软通动力信息技术(集团)有限公司联合倡议发起成立边缘计算产业联盟。联盟包括学术科研机构、工程实施、设备提供商和用户。

在大数据时代,云计算提供强大的运算能力和存储能力,“小而灵”边缘计算的响应速度则可以达到毫秒级,可谓“快马加鞭”。两者互补,将带来新一轮行业数字化转型的浪潮。

(作者单位 :中科院沈阳自动化研究所副研究员)

关键字:云计算数据聚合软通

本文摘自:科技日报

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