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边缘计算和边缘智能

概述
边缘计算和边缘智能将数据处理、计算应用程序和服务从基于云的集中式服务器转移到网络边缘。这使分析能够在数据源处进行,它可以实时触发事件,而不会因为数据在云服务器之间移动而产生时间延迟。现有的基于云的技术不能解决远程设备的数据分析、软件部署或更新和安全问题。边缘或雾计算通过在网络边缘处理数据并将其转换为可操作、有用的业务信息来解决管理大量机器生成的数据的问题。软件可以部署在网络中的各个点,不仅可以自动监控和控制,还可以应用嵌入式智能代理,根据正在进行的性能变量调整设备行为,从而通过降低停机期间的功耗来降低运行成本,甚至检测即将发生的故障并通知技术人员进行预防性维护。边缘计算还允许远程软件部署和安全的 M2M 通信。边缘计算利用未持续连接到网络的资源,例如笔记本电脑、智能手机、平板电脑和传感器。它涵盖了广泛的技术,从无线传感器网络和移动数据采集到协作分布式对等自组织网络和处理。
适用行业
  • 运输
  • 能源
适用功能
  • 离散制造
  • 维护
市场规模

到 2023 年底,全球边缘计算市场预计将增长 194 亿美元,在 2017-2023 年的预测期内,复合年增长率为 17.9%。

资料来源: ABNEWSWIRE

整个边缘计算市场预计将从 2016 年的 11.7 亿美元增长到 2022 年的 67.3 亿美元,2017 年至 2022 年的复合年增长率为 35.4%。

资料来源: 市场和市场

商业观点

边缘计算的优势是什么?

- 边缘应用服务减少了必须移动的数据量、随之而来的流量和数据必须传输的距离,从而降低传输成本、缩短延迟并提高服务质量 (QoS)。实时应用程序的计算卸载尤其受益于缩短用户和服务器之间的距离。

- 边缘计算消除或至少不强调核心计算环境,限制或消除主要瓶颈和潜在的单点故障。

- 通过利用与公共云和私有云相同的架构和基本的底层计算技术来驾驭改进的能力。不同的云计算范式共享共同的分布式系统架构和技术,形成由与边缘的距离定义的三种模式:集中式云、边缘云和边缘节点。

技术观点

边缘计算包括哪些技术?

它包括广泛的技术,包括无线传感器网络、移动数据采集、移动签名分析、协作分布式对等自组织网络和处理,也可归类为本地云/雾计算和网格计算、露计算、移动边缘计算、cloudlet、分布式数据存储和检索、自主自愈网络、远程云服务、增强现实、物联网等。

边缘计算如何使技术现代化?

它引入了使用网关服务器、小云、雾节点和微数据中心的概念——所有这些都是高度先进和复杂的技术,以增强边缘计算的优势。

为什么公司使用边缘计算技术?

在本地分析数据,仅将最重要的数据发送到集中式云。这降低了数据传输和存储成本,同时还允许实时分析和行动。

数据观点

边缘计算和典型的云环境在数据处理方面有什么区别?

在边缘计算中,数据在数据源附近或网络边缘处理,而在典型的云环境中,数据处理发生在集中的数据存储位置。

部署挑战

边缘计算的挑战是什么?

- 它必须设计为在面对边缘计算节点的零星可用性/连接性时工作,因为边缘节点可能只有零星的可用电源。

- 它需要为水平可扩展性构建应用程序。通常,建议构建遵循 12 因素应用程序指南的应用程序。

- 它要求操作能够部署到一组分布式边缘节点,协调跨节点状态和存储,或优雅地处理不一致的状态。

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