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分布式云計算來了

責任編輯:editor005 作者:徐鵬 |來源:企業網D1Net  2017-11-25 17:39:44 本文摘自:中關村在線

物聯網的核心在于物與物、人與物的強關聯,而多數時候的彼此聯系會發生在本地。也就是說,計算、存儲、分析等需求響應通常在距離物理位置較近的地方完成,而不是傳輸到千里之外的數據中心。這種就近處理的方式耗時更短,而且足以應付本地業務交互的輕量化需求,推動著云計算向分布式延伸。

分布式云計算來了

  分布式云計算來了(圖片來自servertech)

物聯網讓云離散化

一直以來,技術的更迭總是伴隨著應用場景的變遷,從最初大型機的集中處理到后來的分布式架構,越來越多的需求趨于離散化和碎片化。如今,大型設備會集中處理大規模的核心計算,而低延遲、快響應的計算需求則會交給“邊緣設備”——既可以是PC、手機、電視盒子,也可以是攝像頭,甚至是ATM機。未來,當嵌入式芯片的性能不再是瓶頸,這種終端計算的方式勢必將更加普遍。

IDC預計,到2020年全球將有超過500億的終端與設備聯網,超過40%的數據要在網絡邊緣側進行分析、處理與存儲。如此大的數據量傳輸到云端,對網絡帶寬和存儲能力都是考驗,更不要說通訊過程中的安全風險。以往,前端設備會將采集到的信息傳回數據中心,由后者運算處理后發送指令,再由設備執行用戶的需求。這樣一來,無疑加重了數據中心的負擔。

重新定義云管端

既然數據產生在本地,為何不能讓設備自己解決問題呢?舉個例子,工業機器人對處理任務有著實時性的要求,通過云端傳到數據中心可能只是不到1秒的延遲,但要是乘以整個生產線上機器人的數量,顯然是一次“大面積延誤”。相比之下,邊緣計算不僅能夠做到快速處理,還可以根據現場情況作出判斷,結合軟件選取最優的操作。

此外,邊緣計算削弱了網絡和存儲環境的影響。當機器人在礦井下作業時,通訊信號偏弱怎么辦?沒有了云,物聯網設備隨即罷工,這顯然不是人們想看到的。此時,邊緣計算可以利用自身的運算和處理能力迅速作出響應。

架構層面,邊緣計算物聯網解決方案可分為傳感控制層、網絡層、敏捷控制器和應用層,其中網絡層主要實現融合和互聯,它的功能除了網絡連接和管理,還包括邊緣計算,進行現場處理,同時保障業務在本地實現。可以說,邊緣計算重新梳理了“云管端”之間的關系,一方面提升了云資源的使用效率,另一方面也讓終端有了更高的話語權。

邊緣計算前景可期

從商業邏輯來看,消費者的使用感受才是邊緣計算的主導,而不是企業,這不僅需要云服務商轉變思路,同時也為中小企業提供了機會。云計算市場的平臺化趨勢加劇,核心資源和份額都掌握在巨頭手中,而未來會有40%的IoT流量在邊緣處理,這無疑蘊含著彎道超車的可能。

從長期發展來看,無論是中國制造2025還是工業4.0,物聯網都將在其中扮演重要角色;同時,融合AI的軟硬件加速普及,將帶來更多基于終端的處理需求;再者,5G商業化的腳步正在推進,也會進一步強化邊緣計算高帶寬、低延遲的能力。

目前,一些云服務商已經推出了邊緣智能計算解決方案,將邊緣IoT與混合云相結合,允許用戶自行定制物聯網應用,在本地完成數據處理,并且兼顧了大規模云平臺的配置、部署和管理功能。

關鍵字:分布式云計算物聯網

本文摘自:中關村在線

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責任編輯:editor005 作者:徐鵬 |來源:企業網D1Net  2017-11-25 17:39:44 本文摘自:中關村在線

物聯網的核心在于物與物、人與物的強關聯,而多數時候的彼此聯系會發生在本地。也就是說,計算、存儲、分析等需求響應通常在距離物理位置較近的地方完成,而不是傳輸到千里之外的數據中心。這種就近處理的方式耗時更短,而且足以應付本地業務交互的輕量化需求,推動著云計算向分布式延伸。

分布式云計算來了

  分布式云計算來了(圖片來自servertech)

物聯網讓云離散化

一直以來,技術的更迭總是伴隨著應用場景的變遷,從最初大型機的集中處理到后來的分布式架構,越來越多的需求趨于離散化和碎片化。如今,大型設備會集中處理大規模的核心計算,而低延遲、快響應的計算需求則會交給“邊緣設備”——既可以是PC、手機、電視盒子,也可以是攝像頭,甚至是ATM機。未來,當嵌入式芯片的性能不再是瓶頸,這種終端計算的方式勢必將更加普遍。

IDC預計,到2020年全球將有超過500億的終端與設備聯網,超過40%的數據要在網絡邊緣側進行分析、處理與存儲。如此大的數據量傳輸到云端,對網絡帶寬和存儲能力都是考驗,更不要說通訊過程中的安全風險。以往,前端設備會將采集到的信息傳回數據中心,由后者運算處理后發送指令,再由設備執行用戶的需求。這樣一來,無疑加重了數據中心的負擔。

重新定義云管端

既然數據產生在本地,為何不能讓設備自己解決問題呢?舉個例子,工業機器人對處理任務有著實時性的要求,通過云端傳到數據中心可能只是不到1秒的延遲,但要是乘以整個生產線上機器人的數量,顯然是一次“大面積延誤”。相比之下,邊緣計算不僅能夠做到快速處理,還可以根據現場情況作出判斷,結合軟件選取最優的操作。

此外,邊緣計算削弱了網絡和存儲環境的影響。當機器人在礦井下作業時,通訊信號偏弱怎么辦?沒有了云,物聯網設備隨即罷工,這顯然不是人們想看到的。此時,邊緣計算可以利用自身的運算和處理能力迅速作出響應。

架構層面,邊緣計算物聯網解決方案可分為傳感控制層、網絡層、敏捷控制器和應用層,其中網絡層主要實現融合和互聯,它的功能除了網絡連接和管理,還包括邊緣計算,進行現場處理,同時保障業務在本地實現。可以說,邊緣計算重新梳理了“云管端”之間的關系,一方面提升了云資源的使用效率,另一方面也讓終端有了更高的話語權。

邊緣計算前景可期

從商業邏輯來看,消費者的使用感受才是邊緣計算的主導,而不是企業,這不僅需要云服務商轉變思路,同時也為中小企業提供了機會。云計算市場的平臺化趨勢加劇,核心資源和份額都掌握在巨頭手中,而未來會有40%的IoT流量在邊緣處理,這無疑蘊含著彎道超車的可能。

從長期發展來看,無論是中國制造2025還是工業4.0,物聯網都將在其中扮演重要角色;同時,融合AI的軟硬件加速普及,將帶來更多基于終端的處理需求;再者,5G商業化的腳步正在推進,也會進一步強化邊緣計算高帶寬、低延遲的能力。

目前,一些云服務商已經推出了邊緣智能計算解決方案,將邊緣IoT與混合云相結合,允許用戶自行定制物聯網應用,在本地完成數據處理,并且兼顧了大規模云平臺的配置、部署和管理功能。

關鍵字:分布式云計算物聯網

本文摘自:中關村在線

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