边缘计算是怎么做的?

杭小云
边缘使用案例通常需要立即处理数据,例如,用于自动驾驶汽车或自动拣选机器。这些设备和平台需要能够在本地进行分析,而无需先将数据发送到云,因此可以快速做出决策。

边缘计算在靠近数据源头的地方提供智能分析处理服务,减少时延,提升效率,提高安全隐私保护。将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。

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边缘计算技术在实际中的应用举例:

多种连接和数据移动性

边缘技术可以在受限或需要断断续续连接至云端以完成计算,存储,备份和分析等工作。

需要实时决策

边缘使用案例通常需要立即处理数据,例如,用于自动驾驶汽车或自动拣选机器。这些设备和平台需要能够在本地进行分析,而无需先将数据发送到云,因此可以快速做出决策。

本地化计算能力

边缘计算机需要是轻量级设备,可以在不支持更大计算能力的情况下快速,安全地做出决策。

新的存储和安全需求

随着在远程和移动设备上生成数据的传感器数量的增长,对可以在各种环境中受到保护的高效存储需求也在增长。

不定时供电

边缘功率和基础设施的变化,正在推进边缘解决方案性能和功能的极限。特别是在工业应用中,边缘计算机可能需要在不定时供电条件下运行。

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在需求的增长以及技术支持的可行性,边缘计算正在迅速发展,将在未来遍布我们周围。以后,家庭、工厂、农场以及整个公共基础设施中的多个设备将执行分布式计算

PS:

对于科技公司而言,边缘技术的发展将为各种适用场景提供定制化解决方案,从而彻底改变行业。这同时意味着范式转换:从设备和原始设备制造商一直到负责如何销售,安装和维护这些产品。由此产生的变化将影响技术堆栈中的所有参与者,消费者以及希望在其中发挥作用的任何公司和领导者。

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