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边缘计算的前身是内容分发网络cdn,它通过数据分布式缓存满足了用户快速访问的需求,让我们能流畅地在线追剧、---。但随着信息技术从消费侧向生产侧延伸,以及---等新技术的兴起,云端仅仅实现数据存储与快速访问已无法满足需求,新的应用场景中要求云端同时具备---功能和---时延,智能边缘计算价格,其中典型就是自动驾驶和智慧工厂。
以自动驾驶为例,它对云端响应时延提出了近乎苛刻的要求。自动驾驶的制动等反应时间关系到交通安全,而它主要由云端系统响应时延决定,但其中涉及运算和通信多个环节。如果要做到100km制动距离不超过30cm,那么系统整体响应时延不能超过10毫秒,而且越低越好。因此,重要的移动通信技术标准化组织3gpp就定义了若干个1毫秒到几个毫秒的低时延场景,主要就集中在自动驾驶上。在这种需要“---时延+智能计算”的场合,就必须用到边缘计算了。
再来看智慧工厂,由于制造业的智能化,一方面需要实时数据采集并立即处理意外情况,毫秒级---都可能导致无法挽回的事故,这在设备保护、性能监控、品质---中尤为重要。另一方面由于生产复杂度与精细度越来越高,生产过程会产生---实时数据,但其中只有部分是关键数据,需要存储到云端进行挖掘和分析例如为供应链优化提供依据,所以需要对采集数据进行过滤,以---云端和网络压力。这时候,就需要边缘计算来帮忙了。
大家知道,云计算解决了算力需求与硬件成本之间的矛盾,让人们能轻松实现各类数字化应用。
随着运用普及,云计算也会面临新问题。试想一下,如果大家都在玩一个很火的---,而它的服务器只部署在a城市这一个中心数据节点。那就会出现以下情况:一是距离较远的b城市的游戏的玩家玩起来------高,因为服务器离用户太远了,传输时延随之增加。二是中心节点不堪重负,由于数据高度集中,智能边缘计算,访问流量都汇聚到a城市节点,带宽或者性能一旦跟不上,就容易出现拥塞。这些会导致云端响应慢,智能边缘计算产品,---高,---卡成了看幻灯片,这种用户体验谁也受不了。
为应对这些新挑战,边缘计算应运而生。人们对云计算的集中化结构进行了拆分,把需要快速响应的服务能力部署到网络边缘,也就是尽可能靠近用户的地方。这样既缩短了服务器到用户的距离,又通过分布式结构有效---了中心节点的压力。简单的说,把云计算延伸到网络边缘,在靠近用户的地方提供服务,就是边缘计算。
如果用快递来打个比方,或许你就能---理解“边缘计算”节点的概念。买家在网购下单后,到货速度当然越快越好,但如果从北京发货到重庆,智能边缘计算卡,再快也不可能当日达。于是,网购平台在重庆建了个“本地仓”,这样不仅重庆用户可以当天就收货,而且还节约了邮费。你把快递包裹---成数据,物流---成网络,那么“本地仓”就是边缘计算节点。
“物联网”一词的一个问题是它的定义很广。耗资数万美元的自动车辆收集万亿字节的数据并使用4g蜂窝网络被认为是物联网。同时,花费几美元的传感器只收集字节数据并使用低功耗广域网lpwan也被认为是物联网。
问题是每个人都在关注高带宽的物联网应用,比如自动车辆、智能家居和安全---头。这是因为每个人都是消费者,所以写这些东西的人在写c端内容比写b端内容的时候有更多的读者,因为企业物联网与较少的人直接相关,并且可能会有些乏味。
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