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时间:2018-08-23  来源:至成科技  作者:SEOR  点击次数:332

在很久之前,IT 产业就已发现不断逼近的庞大资料冰山,随着物联网 (IoT, Internet of Things) 联机装置的迅速成长,两者已出现冲突的现象,现在,必须是采取行动的时刻了,而边缘运算可能是我们解决即将发生的数据超载危机的较佳机会。

仅是今天一天,全球已增加了2.5艾字节(EB,Exa Byte)的数据。此数据量十分惊人,但是相较于未来,仅是小巫见大巫。根据预测,至 2025 年,每一个月的车辆云端数据传输量,将达到 10 艾字节-仅是单一项应用程序的数据传输量,更不用说我们尚未想到可能会出现的各种新应用程序。

那么,我们应如何避免数据中心被物联网这一座看不见的资料冰山压垮呢?请思考一下,云端联机不一定够快,即使够快,后端也不一定具有处理 IoT 规模数据的能力。于是,我们很快就能得知,在未来,我们将会被迫选择想要上传至云端的数据。

边缘运算是近期十分热门的话题,但是,如果我们将其定义稍微扩大一些,就会发现边缘运算其实不是新的科技,例如在 90 年代已存有如同 Akamai(阿卡迈)的内容传递网络 (CDN) 。CDN 是一种将静态内容传送至多个位置,以使信息距离实际使用地点更近一些的方式,且经证实,对于传送串流视讯等内容而言,是十分高效的模式。边缘运算即是依据此做法建立,但是,边缘运算可以让网络边缘的个别节点储存与提供内容服务,以及接收和处理资料。

在云端运算出现之后,此类存在于使用者与云端数据中心之间的智能型节点,开始大幅推动技术发展。此类混搭 (mashup) 的做法,使我们能在发挥云端灵活度与可存取性的同时,提高数据保护及降0内部延迟部署解决方案。

应运而生的转变

在各种新应用程序出现后,我们移动和处理数据的方式也产生了新的需求。自动驾驶汽车、智能家庭和智能制造,都与产生大量实用数据的联机装置有关,但是仅依据传感器的原始数据,无法协助避免塞车、进行厂房设备的预防性维护或收到女儿平安到家的短信通知。这些都需要经过某些类型的处理作业-可能是实时分析、机器学习或其他类型的人工智能。

目前主要是由大型数据中心执行此类处理作业,然而,随着运算资源的需求暴增,此模式已无法满足需求。这些使用个案将会产生更多的数据,而需要超越云端运算能力的更快反应时间。


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