合作机构:阿里云 / 腾讯云 / 亚马逊云 / DreamHost / NameSilo / INWX / GODADDY / 百度统计
展望未来,边缘计算与人工智能和物联网等新兴技术的融合,预示着计算领域的新前沿。随着企业和服务提供商应对这些挑战,边缘计算的采用有望重新定义连接,突破数字创新的界限。
想象一下,如果您家附近就有一家咖啡店,确保咖啡在送达时仍保持热气腾腾,那将是多么方便。这种情况反映了多路访问边缘计算(MEC)背后的原理,这是一种变革性方法,可将数据处理和云服务带到更靠近数据源的位置,就像附近的咖啡店一样。边缘计算是我们超连接时代的关键进步,通过在源头附近处理大量数据来缓解延迟和带宽问题。
电信服务提供商对边缘计算的投资不断增长,预计该投资将从2022年的54亿美元激增至2027年的116亿美元,凸显了其日益增长的重要性。这项投资促进了低延迟游戏和无缝视频流等边缘计算服务的提供,预示着数字互动新时代的到来。
边缘计算的架构有几个主要特点:
近距离:通过在靠近源头的地方处理数据,边缘计算大大减少了长距离发送数据的需要,从而提高了效率。
实时处理:它适用于需要立即处理数据的应用程序,提供近乎即时的决策能力。
低延迟:边缘计算的延迟低于20毫秒,显著增强了用户体验和响应能力。
自主运行:边缘计算应用可以独立运行,即使与中央网络断开连接也能确保持续服务。
互操作性和虚拟化:边缘计算简化了应用开发和部署,支持与现有云资源的无缝集成。
边缘计算的生态系统由三个基本组成部分组成:
边缘计算主机:硬件层,提供必要的网络、存储和处理能力。它战略性地位于靠近终端用户的位置,以促进快速数据处理。
边缘计算平台:平台作为桥梁,实现应用与主机之间的高效通信,利用API实现资源访问。
边缘计算应用:这些应用利用主机的资源以最小的延迟提供服务,满足从物联网到增强现实的广泛用例。
边缘人工智能:边缘人工智能解决了管理海量数据的挑战,通过算法减少延迟和带宽,实现实时处理。
5G:通过更快、低延迟的连接增强边缘计算,5G可实现更快的实时通信。
物联网:物联网促进了强大的设备连接,简化了边缘数据收集并促进了智能系统响应。
边缘分析:边缘分析利用先进的分析技术在本地处理数据,能够立即获得洞察,而无需延迟数据传输。
区块链:区块链技术为数据交易提供了安全框架,可确保边缘环境中的数据完整性和安全性。
多接入边缘计算(MEC):通过将云资源移近边缘设备,MEC可加速数据处理和云服务访问。
边缘数据中心:边缘数据中心将数据处理带到更靠近源头的位置,实现分布式计算和存储。
IT/OT融合:整合运营和信息技术可增强数据共享和系统效率。
数据安全:数据安全措施可保护边缘数据免遭泄露和未经授权的访问,从而确保数据完整性。
雾计算:雾计算通过分散处理扩展边缘,可提高可扩展性并减少带宽需求。
一个显著的转变正在发生,超过50%的大型企业将在2023年底前部署至少六个边缘计算用例,较2019年的不到1%大幅增长。此外,57%的移动领导者正在将边缘计算纳入其2024年目标,这得益于OTT媒体流的增长、5G的推出以及各行各业广泛采用的物联网。
预计到2024年,OTT用户群将达到37.1亿,比2023年增长近3亿。这一激增需要电信基础设施升级,以管理增加的视频流量并确保优质的用户体验。边缘计算优化网络基础设施以支持新的视频应用,通过减少延迟和提高带宽效率来提高视频服务质量。
预测表明,到2025年,由于5G的采用,75%的企业数据将在网络边缘处理。边缘计算和5G技术的融合提高了应用程序性能并促进了实时数据分析。这种协同作用提供了多种好处,包括网络虚拟化、扩大覆盖范围、降低延迟以及提高可靠性和安全性。
边缘计算的发展与移动网络的发展紧密相连,标志着在实现大量新服务和应用方面取得了重大飞跃。从联网汽车到增强现实,边缘计算通过提供更快、更可靠的数据和服务访问来丰富用户体验。
5G的集成增强了边缘计算的功能,为数据密集型应用提供了前所未有的速度和带宽。这种组合对于开发需要实时处理的应用至关重要,从通过实时监控增强公共安全系统到实现自动驾驶汽车通信。
战略部署考虑因素:人们对边缘计算的兴趣日益浓厚,为提升用户体验开辟了新途径。然而,要有效利用这项技术,需要进行战略规划,以避免常见的陷阱并实现利益最大化。
采用开放标准:为了避免供应商锁定并确保灵活性,企业应利用开放标准来开发边缘应用。
无服务器架构的优势:无服务器架构因其可扩展性和效率而广受欢迎,它使开发人员可以专注于应用创新而无需担心后端问题。开发人员可以直接从边缘利用预制模板和分析,快速部署和评估边缘应用。
可操作的可观察性:利用边缘进行实时故障排除和可观察性对于保持最佳应用性能至关重要。来自边缘部署的实时性能指标可提供即时洞察,促进主动解决问题并增强用户个性化。
保护边缘:将安全功能集成到边缘应用中对于防范网络威胁至关重要。早期检测和外围防御策略可以缓解潜在攻击,确保边缘环境的安全。
平衡边缘和云处理:在边缘和云处理之间做出选择取决于应用的具体需求。虽然边缘计算是快速、本地化处理的理想选择,但云计算对于处理大规模数据聚合和分析是必不可少的。
自动驾驶车队提高道路效率:自动驾驶运输的先驱应用之一是卡车自动编队。这项技术允许卡车车队以密集队形行驶,从而显著减少空气阻力、节省燃料并缓解道路拥堵。边缘计算在这里发挥着至关重要的作用,它使卡车(除领头车辆外)之间能够以最小的延迟进行实时通信,从而消除了对人类驾驶员的需求。
远程监控保护关键基础设施:在石油和天然气行业,资产故障可能导致严重后果,因此持续监控至关重要。这些设施通常位于偏远地区,边缘计算能够将实时分析带到更接近数据生成点的位置,从而让这些设施受益匪浅。这减少了对高质量、持续云连接的依赖,即使在最偏远的地方也能确保运营完整性。
智能电网彻底改变能源管理:边缘计算将成为广泛采用智能电网的基石,使企业能够高效优化能源使用。通过连接到边缘网络的传感器和物联网设备,可以实时监控能源消耗,为更可持续、更高效的能源管理实践铺平道路。
预测性维护可以解决制造业中的主动问题:为了防止停机,制造商部署了边缘计算解决方案,使数据处理和存储更接近机器。物联网传感器以几乎可以忽略不计的延迟监控设备运行状况,促进实时分析,在潜在故障扰乱生产线之前预测和预防它们。
虚拟化无线电网络和5G(vRAN):电信运营商越来越多地通过vRAN虚拟化其移动网络的部分内容,以获得成本节约和灵活性优势。这种转变需要低延迟的复杂处理能力,因此需要在靠近蜂窝塔的地方部署边缘服务器,以支持5G技术日益增长的需求。
增强内容交付简化数字体验:内容交付网络(CDN)正在不断发展,推动直接在网络边缘缓存内容。此策略大大减少了延迟并增强了用户体验。随着内容提供商将其CDN覆盖范围扩展到边缘,他们实现了更大的网络灵活性和定制化,可以动态适应用户流量和需求的波动。
网络带宽:随着数据处理转移到网络边缘,对更高网络带宽的需求不断增加,需要可扩展的网络解决方案来满足边缘计算的数据吞吐量需求。
降低延迟:边缘计算通过将计算置于更靠近数据源的位置,显著降低了应用延迟。这种双核和边缘放置策略增强了数据交换和访问管理,但需要在整个网络上进行仔细协调。
数据管理:边缘数据收集引入了复杂的法律和操作挑战,强调需要严格的数据处理标准来降低风险,并确保数据访问和存储过程中的合规性。
分布式计算:向边缘计算的转变要求关注边缘位置,将其作为计算用例不可或缺的元素。由于东西向流量的增加,这种向分布式模型的演变,凸显了网络作为计算基本方面的重要性日益增加。
安全性和可访问性:边缘计算通过要求远程服务器,维持强大的物理和网络安全措施来改变安全协议。由于边缘环境的设备接入点多种多样,IT团队必须精心定义访问权限以保护数据完整性。
扩展挑战:边缘连接的设备的激增扩大了扩展需求,挑战IT团队调整其策略以便在网络边缘有效部署应用。
展望未来,边缘计算与人工智能和物联网等新兴技术的融合预示着计算领域的新前沿。随着企业和服务提供商应对这些挑战,边缘计算的采用有望重新定义连接,突破数字创新的界限。
TOP