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智能設(shè)備和邊緣計算將如何發(fā)展

發(fā)布時間:2020-06-11 點擊數(shù):1854

邊緣計算有望在今年取得重大發(fā)展,這些變化將對基礎(chǔ)架構(gòu),網(wǎng)絡和分析產(chǎn)生重大影響。因此,在要平衡的所有其他優(yōu)先事項中,您將希望繼續(xù)專注于今年的邊緣計算開發(fā)。

智能設(shè)備與邊緣計算的發(fā)展

邊緣計算將處理轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡上的設(shè)備或網(wǎng)關(guān)。基本概念受以下思想的驅(qū)動:某些類型的處理必須以極低的延遲執(zhí)行,以便反饋諸如本地分析,機器人功能和傳感器操作之類的過程。強大的邊緣設(shè)備和網(wǎng)關(guān)可以壓縮數(shù)據(jù)以傳輸?shù)皆?,?zhí)行預處理或處理并協(xié)調(diào)自主任務,而無需訪問中央計算機。


由于這些功能,邊緣計算與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的持續(xù)發(fā)展以及5G移動網(wǎng)絡的引入緊密相關(guān)。對于分析和數(shù)據(jù),可能會存在重大的新機遇和挑戰(zhàn)。必須建立支持基礎(chǔ)設(shè)施,對安全性提出新要求,并需要新模型來處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。


對于需要低延遲數(shù)據(jù)傳輸,非常高的帶寬或強大的本地處理能力的應用程序,計算盡可能接近使用點一直很重要,尤其是對于機器學習(ML)和其他分析而言。


當前主要用途之一是自動駕駛汽車,該汽車需要來自云的數(shù)據(jù)。如果對云的訪問被拒絕或減慢,它們必須能夠繼續(xù)執(zhí)行;沒有延遲的空間。車輛上所有傳感器生成的數(shù)據(jù)量很大。不僅必須在本地對其進行處理,而且還必須根據(jù)需要壓縮和傳輸發(fā)送到云的任何數(shù)據(jù),以避免浪費過多的可用帶寬并浪費寶貴的時間。物聯(lián)網(wǎng)應用程序通常是邊緣計算的重要驅(qū)動程序,因為它們共享相似的配置文件。


邊緣計算正在開發(fā)一系列應用案例,這些應用案例包括自治管理設(shè)備,工業(yè)4.0工業(yè)機器人,智能家居設(shè)備,AR / VR,通信功能,AI和ML,醫(yī)藥和金融等。在每個應用領(lǐng)域有可能發(fā)現(xiàn)最小延遲和大量本地處理可能是有利的情況。但是,分析人士認為,這種情況會進一步發(fā)展,許多公司對此表示贊同。邊緣狀態(tài)因為它被認為是一項重要的新技術(shù),所以許多公司已迅速進入邊緣計算的趨勢。但是,目前進展緩慢,所需的技術(shù)尚未到位,但是幾乎在每個領(lǐng)域都發(fā)現(xiàn)了有限的機會。


根據(jù)邊緣狀態(tài)報告,估計在未來十年中,邊緣基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)中心的累計資本支出將超過7,000億美元。根據(jù)Spiceworks在2019年發(fā)布的IT狀態(tài)報告,在擁有5000名員工的組織中,有32%的組織已經(jīng)在使用邊緣計算。 《 Forrester Analytics 2019年全球業(yè)務技術(shù)流動性調(diào)查》發(fā)現(xiàn),有57%的決策者計劃執(zhí)行邊緣計算。許多分析師也做出了同樣樂觀的預測。但是,我們今天所擁有的邊緣計算與該概念所設(shè)想的未來(即自治的未來,無處不在的AI和無處不在的智能設(shè)備)幾乎沒有相似之處。


邊緣計算是分布式和分散式計算,可以在最終用戶的位置附近放置大量功能。因此,這是計算機功能和移動性不斷提高的自然演變。當基礎(chǔ)架構(gòu)概念通過適當?shù)目捎密浖M行標準化后,5G網(wǎng)絡將全面運行并在全球范圍內(nèi)可用,物聯(lián)網(wǎng)組件已設(shè)定標準,成本開始下降以使物聯(lián)網(wǎng)本身變得成熟,將會發(fā)生巨大的變化。


由于這是一個有望實現(xiàn)高增長的領(lǐng)域,因此主要的行業(yè)供應商(例如IBM,Cisco,Oracle,Microsoft,Amazon,Dell,Hewlett-Packard Enterprise,SAP等)正在進入基礎(chǔ)架構(gòu)領(lǐng)域,希望獲得一個放置在市場上。


這是令人興奮的事情。許多分析家認為,2020年對于在實現(xiàn)之路上進一步促進邊緣計算至關(guān)重要。這是由于5G網(wǎng)絡的增長,物聯(lián)網(wǎng)的擴展,應用案例的增長和關(guān)注度的提高(例如,無人駕駛汽車的火熱)以及對5G網(wǎng)絡可能功能的逐漸了解。當前的實現(xiàn)通常是高度專有的,并且在一定程度上受到限制,這意味著成功案例的復制要困難得多。


盡管如此,邊緣計算無疑正在發(fā)展,為新的未來做好準備很重要。它是一種分析驅(qū)動的愿景,結(jié)合了AI和網(wǎng)絡的最新進展,以創(chuàng)建功能更強大的本地化系統(tǒng)。


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