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边缘计算已成为嵌入式开发的下一个方向

发布时间:2020-03-23 12:29:56  来源:起点边缘    采编:佚名  背景:
什么是[边缘计算]? 这个概念必须从[云计算]开始。

  云计算
  云计算是指通过网络“云”将海量数据计算处理程序分解为多个小程序,然后通过由多个服务器组成的系统对这些小程序进行处理和分析,以获取结果并将其返回给用户。  。 通过该技术,可以在短时间内(几秒钟)处理数万个数据,从而获得强大的网络服务。
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  用外行的话来说,这就像一个人以前完成的项目。 但是随着项目的规模越来越大,一个人要花1000个小时才能完成它。 时间长短无关紧要,对个人来说也太压力了。 因此,老板直接雇用了1000多人,分配工作,并在一小时内一起工作。 好处是显而易见的。 在短时间内,对个人的压力不会太大。 这个例子可以理解为[云计算]。 多台计算机可以高效,低压地协同工作。

  边缘计算
  但是,尽管[云计算]是一种有效的解决方案,但是由于IoT [IoT]设备的爆炸性增长和设备计算功能的不断增强,海量数据仍然会导致网络拥塞。 随着5G时代的到来,我们对数据的实时性提出了更高的要求。 因此,有人建议是否可以在本地直接处理数据。  [边缘计算]就是这样的模型。

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  所谓的“边缘计算”是指在网络边缘完成数据的分析和处理,而不是像以前那样将所有数据发送到服务器进行处理。 就像拥有1000名员工的公司一样,不可能每个人都向公司申请由总经理批准的请假,而普通员工请假申请的经理可以处理。  [网络边缘]它主要包括基站,网关和我们更常见的终端设备。 因此,您还可以理解,靠近[用户]的任何地方都可以成为[边缘节点],在网络拓扑中它比[云服务器]低。

  边缘计算的优势
  作为[云计算]的补充,[边缘计算]具有许多[先天优势]。

  高效。 取消了中间传输过程,数据处理更加实时,快捷!

  更低的花费。 边缘处理数据通常是[小数据],对处理器和内存的性能要求不高,从而降低了成本。

  较低的网络带宽要求。 边缘计算极大地减少了设备与服务器之间的数据交互,减轻了网络压力,并且不需要过多的带宽。

  更安全。 由于边缘计算减少了数据的网络传输,因此大大提高了数据的安全性,并避免了传输过程中的数据泄漏。

  应用与前景
  边缘计算解决了数据传输和实时性问题,因此与这两个方面相关的应用将成为边缘计算发展的方向。

  行业。 从工业发展的角度来看,数据将成为驱动制造业的重要生产手段,因此如何处理这些海量的实时数据已成为企业快速发展的重要问题。

  远程信息处理领域。 在过去的两年中,汽车的发展方向变得越来越清晰,首先是电动汽车,第二次是自动驾驶。 传统汽车公司都在生产电动汽车,而主要的互联网巨头也已经启动了自动驾驶计划。 汽车正逐渐从最原始的机械工具转移到电子设备,并且生成的数据量也在增加。 英特尔发布的一份报告曾经指出,无人驾驶汽车每天会产生4000G数据,并且不再可能将所有数据传输到云服务器。 因此,对汽车本身的数据处理能力提出了更高的要求。

  医疗领域。 在美国,医疗领域的本地数据非常多样化。 例如,医院病床可以连接到20多个设备。 收集,清理和挖掘数据后,它可以帮助医生更好地了解患者的身体状况。

  边缘计算的挑战
  边缘计算仍处于发展阶段,其实际应用中有很多问题需要解决。 让我们从三个方面分析边缘计算面临的挑战。

  优化边缘计算性能。 由于不同的[边缘节点]具有不同的处理能力,因此负载分配将成为重要的问题。 如果负载超过边缘设备的计算能力,则效果将适得其反。 对于不同的工作负载,应该设置指标的权重和优先级,以便系统可以选择最佳的分配策略。

  安全。 边缘计算使终端设备变得越来越智能,功能越强大,恶意软件就将越容易受到安全漏洞的攻击。 如何确保[边缘设备]的安全性是边缘计算面临的主要挑战。

  互操作性。 物联网[IoT]终端设备越来越多。 不同的设备具有不同的体系结构和不同的协议标准。 因此,边缘计算需要统一的标准,以实现异构边缘设备和系统之间的互操作性。

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