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邊緣計算真正殺手級的應用是什么?

電子工程師 ? 來源:子午物聯(lián)網 ? 2021-03-25 10:13 ? 次閱讀
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邊緣計算Edge Computing為在云端之外的平臺運行應用程序提供了新的范例。邊緣是用戶及其設備與連接它們的網絡相接觸的地方。它是一個平臺,但是沒有應用的平臺就像沒有釘子的錘子。那么使邊緣計算真正殺手級的應用是什么呢?

1. 物聯(lián)網網關

邊緣計算和物聯(lián)網(IoT)齊頭并進。隨著新連接設備的爆炸式增長,從汽車到烤面包機的所有東西現在都有一個IP地址。這些新設備正在產生大量數據。如此多的數據使您的有限互聯(lián)網上行鏈路無法跟上。

通過在靠近源頭的IoT網關中的邊緣設備中處理大部分數據而不是在云中,連接的設備可以消耗更少的回程帶寬。如果上行鏈路出現故障,物聯(lián)網網關可以繼續(xù)運行,因此當您連接的開關和連接的燈泡與云端暫時失去連接時,您不會陷入黑暗。

工業(yè)物聯(lián)網(IIoT)將這些概念提升到工業(yè)規(guī)模。許多現有的工業(yè)設備暴露出隨著時間的推移數據被忽略或丟失的情況(實際上多達97%)。通過在Edge邊緣收集和合理化這些數據,工業(yè)物聯(lián)網網關可以提高工業(yè)自動化的效率和效率。

IoT和IIoT還可以作為幾個相關的Edge Computing應用的平臺,包括聯(lián)網汽車,交通運輸和能源。這些應用共享遙感分析和邊緣局部驅動的物聯(lián)網功能。

2. 網絡功能

路由器,交換機和防火墻通常會讓人聯(lián)想到大金屬盒。雖然網絡功能傳統(tǒng)上運行在專用設備上,但網絡功能虛擬化(NFV)已經采用這些封閉系統(tǒng)并將其轉換為可以在虛擬機甚至Docker容器中運行的軟件。與此文討論的其他應用不同,網絡功能必須在邊緣上運行。數據包轉發(fā)和安全功能不能外包給云,同時保持實時性能。

幸運的是,NFV和Edge Computing的結合,使管理這些新虛擬化網絡功能的生命周期和配置變得前所未有的簡單。網絡服務提供商已經在考慮轉向NFV,以此作為推出通用邊緣計算平臺(如多接入/移動邊緣計算(MEC))的機會。

3. 游戲

多玩家游戲是帶寬密集型和延遲敏感型應用。通過基于位置來匹配游戲玩家,然后將游戲服務器放置得更靠近它們,多玩家的網絡延遲可以達到一位數毫秒。游戲機或PC游戲裝備與后端服務器之間的延遲越低,滯后越低。競爭性游戲的興起表明,龐大的游戲社區(qū)愿意為更好的體驗支付額外費用。

借助邊緣計算Edge Computing,云游戲Cloud Gaming等服務變得可行。游戲玩家可以訂閱托管的游戲服務,而不是每年或每兩年投資一臺新的PC,PlayStation或Xbox。邊緣計算硬件保持最新,用戶可以遠程連接。雖然之前云游戲(如OnLive)的嘗試因實時延遲問題而失敗,但托管型邊緣計算平臺的發(fā)展可能會重新點燃此模型,利用最新Google發(fā)布的Stadia和微軟xCloud。

4. 內容交付

最初的Edge Computing應用。通過在邊緣緩存內容 - 無論是網頁,視頻還是音樂 - 終端用戶可以享受更好的體驗。邊緣緩存提供了超越傳統(tǒng)Web服務器的巨大改進,提供了大約一毫秒的延遲。

這是20年前的新聞; 今天它與Edge Computing有什么關系?內容交付網絡(CDN)市場一直由少數玩家主導,如BAT的CDN服務,Akamai和Limelight。他們已經建立了龐大的全球緩存網絡。如果Edge看起來更像云?任何內容提供商(如HBO或Netflix)都可以在網絡邊緣啟動自己的自定義微型緩存,而不是依賴CDN提供商,與使用通用CDN提供商相比,具有更大的靈活性和自定義性。

5. 用于語音和視頻識別的機器學習

通過Alexa,Google智能助理和Siri進行語音識別現已成為主流。而且,在設備日益連接的世界中,支持語音和視頻的設備的數量只會增加。將所有這些語音和視頻內容拖回云端的成本很高。用戶期望低延遲響應能力而不會影響他們的數據計劃。

Edge Computing使機器學習推理模型(例如用于語音和視頻分析的模型)的執(zhí)行能夠比以往任何時候都更接近最終用戶及其設備。通過在Edge處將語音轉換為文本,可以將兆字節(jié)(MB)語音記錄轉換為僅幾個字節(jié)的文本。

6. 虛擬桌面

雖然云軟件是企業(yè)應用程序的未來,但許多人仍然依靠虛擬桌面來完成工作。無論這些虛擬桌面環(huán)境是在企業(yè)數據中心托管還是在公共云中運行,它們對于遠程工作人員來說都很慢,甚至可能在錯誤的網絡條件下停止生產力。

Edge Computing有可能從數據中心釋放虛擬桌面環(huán)境,并通過虛擬機遷移為遠程工作人員提供高度可控的本地化訪問。想象一下,在辦公室中使用虛擬桌面環(huán)境,然后讓虛擬桌面實例跟隨您到最近的Edge站點。與游戲用例一樣,較低的延遲也會產生重大影響。

7. 視頻會議

無論您是每天參加會議還是每季度一次,我們大多數人都有經驗豐富的會議軟件,但是語音延遲,糟糕的視頻質量和凍結的屏幕共享并不罕見。這些問題可能是由于連接到云端的鏈路變慢造成的,其中多個語音和視頻流被多路復用在一起。

通過將語音和視頻會議軟件的服務器端放置得更靠近參與者,可以顯著減少這些類型的質量問題。全球分布式語音和視頻服務器Edge架構可為會議參與者提供更具彈性和響應性的用戶體驗。

8. 云存儲

每個人都有云中的數據,但有時可能很難訪問。它可能很慢甚至無法使用。無論您是使用Dropbox和Google Drive等服務,還是僅嘗試通過Internet訪問網絡文件系統(tǒng)(NFS),遠程存儲并不總是按照應有的方式運行。

Edge Computing可以幫助解決這個問題。通過將存儲網關放置在Edge邊緣端,網關可以充當讀/寫緩存。如果云存儲服務不可用,它可以提供本地緩存的工作文件集。在連接較慢時,盡管上行鏈路異常緩慢,但它可以提供快速本地存儲陣列的外觀。

9. 增強現實

最后,華麗的Edge用例。實際上,增強現實(AR)不太可能是邊緣計算向前發(fā)展的的驅動要素。雖然邊緣計算可以減少對輕量級AR頭戴設備計算能力的需求,但是功率權衡和當前對專用硬件的依賴性,使得難以將AR作為當前通用邊緣計算平臺的應用。但是,AR絕對符合原型邊緣計算應用的模式:帶寬需求和延遲敏感。隨著這項技術的進步,增強現實無疑將受益于邊緣計算的發(fā)展而向前大步邁進。

僅憑任何單個應用程序都不足以推動通用邊緣計算平臺的出現。但是,這些應用可以圍繞邊緣創(chuàng)建一個平臺生態(tài)系統(tǒng),并可以處理異構工作負載,同時實現尚未想象的新可能性。

責任編輯:lq6

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