在云计算时代的前身边缘计算沉浸与社交网站,在线内容和其他在线服务给我们在任何时候从任何地方访问数据。然而,下一代应用程序集中在机器的交互概念,比如物联网(物联网),机器学习和人工智能(AI)将重点转向“边缘计算”,在许多方面,是anti-cloud。

边计算,我们将云计算更接近客户的力量前提在网络边缘计算,实时分析和决策。靠近网络边缘的目标是,在英里的客户前提是提高网络的性能,提高服务的可靠性和降低移动数据的成本计算到遥远的服务器,从而减轻带宽和延迟问题。

边缘计算的必要性

无线产业的增长和新技术实现在过去的二十年里已经迅速从内部数据中心迁移到云服务器。然而,随着越来越多的工业物联网(IIoT)应用程序和设备,执行计算在数据中心或云服务器可能不是一个有效的方法。云计算需要大量的带宽将数据从客户前提和云,进一步增加延迟。与严格的IIoT延迟要求应用程序和设备需要实时计算,计算能力需要在更加接近数据生成的源泉。

什么是边缘计算?

“边缘”一词正是与网络资源的地理分布有关。亚博全球最大投注平台边缘计算允许执行数据计算能力接近数据源而不是通过多个啤酒花和依赖云网络执行计算和传递数据。这是否意味着我们不需要云计算网络吗?没有,但它意味着相反的数据遍历云,云已经接近源生成数据。

边缘计算指的是感应,收集和分析数据的源数据生成,不一定在集中式计算环境等数据中心。边缘计算使用数码设备,通常放置在不同的位置,实时传输数据或晚到中央数据存储库。边缘计算是使用分布式基础设施的能力作为一个共享资源,如下图所示。

边缘计算是一种新兴技术,将发挥重要的作用,推动前沿数据计算网络的逻辑极端。

边缘计算的关键因素:

• 直线下降的成本计算元素
• 智能和智能计算能力IIoT设备
• IIoT设备的数量和日益增长的数据需求
• 技术改进与机器学习、人工智能和分析

计算边缘的好处

计算速度和实时计算边缘的交货是最重要的特性,允许数据在网络的边缘进行处理。计算边缘的好处体现在这些方面:

• 延迟

移动数据计算边缘减少延迟。延迟没有边缘computing-when数据需要计算在一个服务器远离客户premises-varies根据可用带宽和服务器的位置。边计算,数据通过网络没有遍历一个遥远的服务器或云进行处理,这是理想的情况下延迟毫秒的站不住脚的。数据计算在网络边缘,遥远的服务器之间的消息传递和边缘设备降低,减少延迟在处理数据。

• 带宽

推动处理边缘设备,而不是流数据到云进行处理,减少需要高带宽,同时增加响应时间。带宽是一个关键的和稀缺资源,所以减少网络带宽要求较高的加载可以帮助更好的频谱利用率。

• 安全

从某种角度来看,边缘计算提供了更好的安全性,因为数据不通过网络遍历,而是保持接近边缘设备生成的。更少的数据计算服务器位于远离源或云环境中,该漏洞越少。另一个观点是,边缘计算不太安全,因为边缘设备本身可以脆弱,给运营商提供高安全的责任在边缘设备。

多路存取的边缘计算(MEC)是什么?

MEC使云计算在蜂窝网络边缘的超低延迟。它允许运行应用程序和处理数据流量接近手机客户,减少延迟和网络拥塞。计算数据接近边缘的手机网络可以实时分析提供时效性response-essential在许多工业领域,包括医疗、电信、金融等等。实现分布式架构和移动用户平面交通接近边缘通过支持MEC的用例是5克进化不可或缺的一部分。

边缘计算标准化

不同群体在开源和标准化生态系统正在积极调查方法来确保互操作性和平滑集成融合边缘计算的元素。这些组织包括:

• 边缘计算组
• 亚博yabo888vip网页版CableLabs拍摄项目,包括SNAPS-Kubernetes和SNAPS-OpenStack
• OpenStack的StarlingX
• Linux基金会网络的OPNFV ONAP
• 的Kubernetes原生云计算的基础
• Linux基金会的边缘组织

如何计算边缘运营商中获益呢?

• 动态、实时和快速的数据计算接近边缘设备
• 用更少的云计算服务器成本降低
• 频谱效率较低的延迟
• 的快速交通交付与质量体验)

结论

采用边计算快速,与增加IIoT应用程序和设备,多亏了无数好处的延迟、带宽和安全性。虽然适合IIoT,边缘计算可以帮助任何应用程序可能受益于最小化减少延迟和高效的网络利用率的计算负载在网络上来回携带的数据。

不断发展的无线技术使组织使用快速和准确的数据计算优势。边缘计算提供好处无线运营商通过允许更快的决策和降低成本而不需要遍历数据云网络。边缘计算使无线运营商将计算能力和存储能力直接在网络的边缘。随着5 g的发展我们朝着一个连接的生态系统,无线运营商面临的挑战是维持现状的操作4 g等5 g增强边缘计算,NFV SDN。边缘计算的成功无法预测(这项技术还处于起步阶段),但是带来的好处可能为无线运营商提供关键的竞争优势。

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