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邊緣計算發展面臨的6大挑戰

責任編輯:zsheng

2018-12-16 15:08:25

摘自:雷鋒網

邊緣計算是一種新的數據處理形式,可以快速接管云端的計算任務。更恰當的說法是,邊緣計算是云計算的補充。邊緣計算的優勢在于,在邊緣端處理數據更快、更安全、更高效。這里所說的邊緣指的是云的邊緣,就是更靠近物或數據源頭的一側。

邊緣計算是一種新的數據處理形式,可以快速接管云端的計算任務。更恰當的說法是,邊緣計算是云計算的補充。邊緣計算的優勢在于,在邊緣端處理數據更快、更安全、更高效。這里所說的邊緣指的是云的邊緣,就是更靠近物或數據源頭的一側。

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邊緣設備的數據直接在邊緣端處理不傳輸到云端不僅可以節省大量帶寬,還能提升效率。這聽起來像一個偉大的計劃,但在充分享受邊緣計算的優勢之前,我們必須解決6個關鍵問題:

1.電源

邊緣的設備需要在任何地方都工作,但不幸的是,世界上不是每個地方都有足夠的電源來運行服務器。將服務器連通聽起來是一個簡單的解決方案,但在實際的過程中可能會發現有很多困難。

不過,一些設備已經可以通過電源架供電并進行電源的適當地分配,這是一個越來越常見的功能。

2.空間

實際環境中存在兩個問題,可用空間和物理環境。一些地方,如大學校園需要比農場更多的處理器。無論如何,這些處理器都需要服務器,而服務器又需要空間來擺放。

并且,這些服務器在潮濕或溫暖的環境中又不能達到最佳的工作狀態,這是放置服務器的時候必須要考慮的事情。

3.自動修復

在談論硬件時,我們無法避免的問題就是設備的維護。如果人們需要花費更多時間維護設備,這會導致問題。服務器在任何時候停止工作對于邊緣計算而言都非常糟糕,因此讓邊緣設備在服務器出現問題時能自動修復是一些公司在做的事情,希望完全消除人的影響。

目前看來,擁有新的,可持續工作的服務器在待機狀態將占用更多空間,但確實現在終極的解決方案。

4.人工智能

預測部分零件何時會發生問題與初級的人工智能(AI)有關,但AI這不僅僅是優化硬件。AI更重要的作用在于判斷哪些數據是重要的,不重要的數據選擇不需要傳輸,實現更高效地邊緣端AI設備。

另外,AI需要管理數據和運行修復,在服務器能承受的情況下需要同時運行。

5.安全

雖然數據在邊緣處理對相關的人來說更加安全,但邊緣計算和其它技術一樣并非萬無一失。也就是說如果黑客入侵邊緣端的數據,處理數據的所有設備也會受到損害,這將會導致比預期更大的風險。

為了使邊緣計算安全運行,邊緣端的安全措施需要進行大規模的改造,這需要一些時間。

6. 5G

5G網絡是網絡連接和數據處理的未來,邊緣計算是確保5G無縫工作的關鍵組成部分。但5G又是邊緣計算能發揮最大價值的基礎。

借助5G更快的速度,邊緣計算可以與物聯網(IoT)進行低延遲的通信,并且可以同時考慮設備的延遲,為云端留出更多的處理和網絡連接能力。

邊緣計算的推動者

如果我們能夠解決挑戰中的一些,那么我們確實能實現邊緣計算的邊緣。英特爾是致力于邊緣計算的代表公司之一,并正在考慮解決這些問題的新方法。雷鋒網此前報道,英特爾10月份推出了由Movidius芯片和Arria FPGA組合打造的新系列計算機視覺加速器,旨在簡化具有計算機視覺功能的設備的開發和制造。基于Movidius的設備主要用于攝像頭和低功耗服務器等邊緣設備,而Arria 10 FPGA設備的功耗更高,Intel會將其配置為“邊緣服務器”。

移動處理器兩大提供商高通和聯發科的最新處理器驍龍855和Helio P90都強調AI功能,他們都希望最新理器也能在邊緣AI計算中發揮重要作用。在昨天舉行的Helio P90發布會上,聯發科技總經理陳冠州接受雷鋒網等媒體采訪時表示非常看好邊緣AI市場,聯發科在汽車市場的布局也已經開始。

當然,上述六個問題確實是影響邊緣計算發展的關鍵問題,但云端+終端完美協同并非不可能。

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