26.應用系統(tǒng)部署-物聯(lián)網(wǎng)中邊緣計算的意義

04物聯(lián)網(wǎng)中邊緣計算的意義邊緣計算定義邊緣計算(Edgecomputing)指的是接近于事物、數(shù)據(jù)和行動源頭處的計算,在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務。它將一種分散式運算的架構(gòu)，把應用程序、數(shù)據(jù)資料與服務的運算，由網(wǎng)絡中心節(jié)點，移往網(wǎng)絡邏輯上的邊緣節(jié)點來處理。物聯(lián)網(wǎng)應用程序在邊緣側(cè)發(fā)起，產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡服務響應，滿足行業(yè)在實時業(yè)務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。邊緣運算將原本完全由中心節(jié)點處理大型服務加以分解，切割成更小與更容易管理的部分，分散到邊緣節(jié)點去處理。這就是物聯(lián)網(wǎng)中的邊緣計算。邊緣計算是將計算任務部署在云端和終端之間的，分布式計算以及靠近設備端的特性注定它實時處理的優(yōu)勢，所以它能夠更好的支撐本地業(yè)務實時處理與執(zhí)行。物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算主要涉及設備端、邊緣計算端和云端三個部分，其中邊緣計算端是設備連接到網(wǎng)關(guān)后，網(wǎng)關(guān)可以實現(xiàn)設備數(shù)據(jù)的采集、流轉(zhuǎn)、存儲、分析和上報設備數(shù)據(jù)至云端，同時網(wǎng)關(guān)提供規(guī)則引擎、函數(shù)計算引擎，方便場景編排和業(yè)務擴展。邊緣計算數(shù)據(jù)流物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算數(shù)據(jù)流：邊緣計算作用邊緣計算可以降低傳感器和中央云之間所需的網(wǎng)絡帶寬（即更低的延遲），并減輕整個IT基礎架構(gòu)的負擔。在邊緣設備處存儲和處理數(shù)據(jù)，而不需要網(wǎng)絡連接來進行云計算。這消除了高帶寬的持續(xù)網(wǎng)絡連接。通過邊緣計算，端點設備僅發(fā)送云計算所需的信息而不是原始數(shù)據(jù)。它有助于降低云基礎架構(gòu)的連接和冗余資源的成本。當在邊緣分析由工業(yè)機械生成的大量數(shù)據(jù)并且僅將過濾的數(shù)據(jù)推送到云時，這是有益的，從而顯著節(jié)省IT基礎設施。利用計算能力使邊緣設備的行為類似于云類操作。應用程序可以快速執(zhí)行，并與端點建立可靠且高度響應的通信。通過邊緣計算實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全性和隱私性：敏感數(shù)據(jù)在邊緣設備上生成，處理和保存，而不是通過不安全的網(wǎng)絡傳輸，并有可能破壞集中式數(shù)據(jù)中心。邊緣計算生態(tài)系統(tǒng)可以為每個邊緣提供共同的策略（可以以自動方式實現(xiàn)），以實現(xiàn)數(shù)據(jù)完整性和隱私。邊緣計算作用邊緣計算的出現(xiàn)并不能取代對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心或云計算基礎設施的需求。相反，它與云共存，加強云的計算能力，同時云的部分計算被分配到端點執(zhí)行。下面針對物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算的應用做一些說明：某邊緣計算產(chǎn)品LinkEdge，這款產(chǎn)品開發(fā)者能夠輕松將邊緣計算能力部署在各種智能設備和計算節(jié)點上，比如車載中控、工業(yè)流水線控制臺、路由器等。另外基于生物識別技術(shù)的智能云鎖利用本地家庭網(wǎng)關(guān)的計算能力，可實現(xiàn)無延時體驗，斷網(wǎng)了還能開鎖，避免“被關(guān)在自己家門外”的尷尬。云與邊緣的協(xié)同計算，還能實現(xiàn)場景化聯(lián)動，一推開門，客廳的燈就自動打開迎接你回家。產(chǎn)品利用局域網(wǎng)網(wǎng)關(guān)的處理能力，處理較為實時性的信息。邊緣計算作用例如：車聯(lián)網(wǎng)，當下伴隨著智能駕駛、自動駕駛等新勢力車企的的蓬勃發(fā)展，聯(lián)網(wǎng)汽車數(shù)量越來越大，針對車聯(lián)網(wǎng)用戶的功能越來越多，隨之車聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量傳輸不斷增加，對其延遲/時延的需求也越來越苛刻，尤其是汽車在高速行駛中，通信延遲應在幾ms以內(nèi)，而網(wǎng)絡的可靠性對安全駕駛又至關(guān)重要。那么，在這個過程中如何滿足車聯(lián)網(wǎng)對傳輸速率的高要求？傳統(tǒng)中央云計算由于經(jīng)過多層級計算處理，延遲高、效率低，現(xiàn)在已不再能滿足車聯(lián)網(wǎng)的傳輸需求。而基于邊緣計算解決方案，在近點邊緣層已經(jīng)完成對數(shù)據(jù)的過濾、篩選、分析和處理，傳輸距離短、延遲低、效率更