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边缘计算如何层次化部署?

文章来源: 51cto 作者:【未知】 点击:次 时间:2017/9/4 15:16:32
边缘计算强调的是边缘。如果说云计算意味着要将所有的数据都汇总到后端的数据中心处理,那么边缘计算则是在靠近物或数据源头的网络边缘侧实现边缘智能。正是基于这一特性,边缘计算能够实现数据的高频交互、实时传输,因此有望在物联网和人工智能时代大放异彩。相关预测显示,到2020年将有超过500亿的终端与设备联网,未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。 随着物联网、云计算的发展,边缘计算正在兴起。边缘计算源于工业领域,主要部署在终端设备或者网络节点上,旨在帮助工业生产中的设备,在数据不上传云端的情况下,也能够具有近端的决策控制力。随着边缘计算热度不断升温,边缘计算和雾计算的差别,边缘计算如何分层部署等现实问题,成为业界关注的观点。 边缘计算≠雾计算 如果留意“边缘计算”,就会发现它有个兄弟,叫“雾计算”。大多数发表的文章,对这两个词的解释是差不多的:它们都是相对于“云计算”而言的,在网络边缘,更接近原生数据(物理感知)的地方进行的计算。 此前,我们看到的大多数互联网信息处理模式,都是“端-管-云”的模式。在应用的现场,“端”只负责收集数据、执行指令,而“云”负责所有的数据分析和控制逻辑功能。“边缘计算”或者“雾计算”,就是将部分数据分析和控制逻辑功能,放到应用场景的附近来实现,因而也有一个很形象的叫法——“贴地计算”。 边缘计算如何层次化部署? 虽然,整体上“边缘计算”和“雾计算”的概念差不多,但其实还是有差别的。 “边缘计算”源自工业领域,主要部署在终端设备或网络接入点上。目前已经普遍存在于工业物联网(嵌入式物联网)应用、制造业、零售、ATM机、智能手机和虚拟/混合现实等领域。边缘计算使得工业生产中的设备,无需云计算的帮助,也能具有近端的决策控制能力。 “雾计算”(Fog Computing),脱壳于“云计算”,是指将云计算的(部分)功能,部署在网络边缘的设备中,局部的集中化计算。它其实是云计算(Cloud Computing)的延伸概念,由思科于2011年提出。 由此可见,“边缘计算”和“雾计算”确实还是有一些差异的。边缘计算主要是在“端”中,这个端是指电子终端设备或传感器;而雾计算还是在“云”中,部署在一定区域内的数据集中站点上。用一个智慧家庭的(WiFi)网络来举例,一个App在手机内进行的脱网计算就是边缘计算,而家庭智能盒子(智能WiFi网关)则是雾计算的主体。 尽管两者有所差别,但目前有一些文章并没有严格区分二者。事实上,由于物联网业务场景广泛,应用在“端”和“网关”上的计算都会有所涉及。所以,既然它们都是相对于“云计算”而言的,那么也就没有必要区分部署的位置(生产设备、传感设备、网关/服务器),一般情况下都以“边缘计算”为表述。 智能分层部署 “边缘计算”和“雾计算”的差异,给我们以启示:物联网中的计算能力,具有分层部署的特征。这个特征,不同于互联网中的云计算部署模式,可以从两个维度来讨论。 参考物联网的边缘架构模型 边缘计算联盟ECC针对边缘计算,定义了四个领域:设备域(感知与控制层)、网络域(连接和网络层)、数据域(存储和服务层)、应用域(业务和智能层)。这四个“层域”就是边缘计算的计算对象。 设备域:边缘计算在这一层,可以对感知的信息直接进行计算处理。比如在视频采集、音频采集中直接部署智能鉴别的能力;又或者像手机一样,能够由语音输入直接转换成文字输出。 网络域:通过部署计算能力,实现各网络协议的自动转换,对数据格式进行标准化处理。要解决物理网中数据异构的问题,就需要在网络域中部署边缘计算,以实现数据格式的标准化和数据传递的标准化(例如将所有的感知数据都换算成MQTT类型数据,并通过HTTP方式传递)。同时,网络域的边缘计算,还能对“融合网络”进行智能化管理,实现网络的冗余,保证网络的安全,并可进一步参与网络的优化工作。 数据域:边缘计算,使得数据管理更智能、存储方式更灵活。首先,边缘计算可以对数据的完整性和一致性进行分析,并进行数据清洗工作,消灭系统中的“脏”数据。其次,边缘计算可以对计算和存储能力以及系统负载进行动态地部署。最后,边缘计算还能和云端计算保持高效协同、合理分担运算任务。 应用域:边缘计算提供属地化的业务逻辑和应用智能。它使得应用具有灵便、快速反应的能力,并在离线的情况下(和云端失去联系时),仍能够独立地提供本地化的应用服务。 在物联网贴近用户和应用场景的地方,边缘计算被部署在以上4个层域中。它使得设备具有智能化的感知能力,装配自适应的连接策略和(数字)部署策略,解决系统中的数据异构问题,并提供局部的业务逻辑甚至智能。 参考物联网应用/地域/覆盖范围 从始创的感知数据到终结的云端智能,数据会根据应用的需要而经历多次的汇聚和计算。例如从智慧家庭到智慧城市,海量的数据汇集并非一步到位实现的。此外,数据汇聚的每个阶段中还各有独立的应用和业务,这意味着计算有层级化部署的需要。 边缘计算如何层次化部署? 智慧城市被分成了四个
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