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达内解析:Linux云计算的左膀右臂将会是谁?

  • 时间:2017-12-13 14:35
  • 发布:北京linux培训
  • 来源:疑难解答

随着互联网时代的发展,Linux云计算概念从出现到现在已经有十余年,而在云计算蓬勃发展之后,雾计算、霾计算等概念也逐渐涌现,雾计算、边缘计算成为一个新的热词。那么Linux云计算发展快速的今天,我们该如何面对呢?Linux云计算的左膀右臂将会是谁呢?现在就跟随达内北京Linux培训机构一起去了解一下吧。

那么究竟边缘计算是什么?

它又和物联网应用场景有什么关联呢?

物联网可以说是有史以来最大的“网”,它正在悄然地改变着我们的生活方式。

我们更加喜欢将照片存入云端,而不是简单地放在手机内存;

更喜欢在家连上WiFi,在户外更愿意接入4G网络;

相比于繁琐的购买信息的输入,更愿意一键网购。..。..

物联网的存在,不止于改变人们日常的生活习惯,更是在创造新的“生态”环境。

简而言之,也就是将身边的万物进行互联,将两个毫无关系的“木头”进行相互连接。

而哪些“物”应该对话,哪些“物”不能对话,需要设备间有判断或计算的能力,边缘计算便是这种能力的赋予者。

什么是边缘计算?

根据维基百科解释,边缘计算(Edge computing)又译为“边缘运算”,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。

Linux云计算的左膀右臂将会是谁?

在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

边缘计算并不“边缘”

看似“生僻”的边缘计算其实并不“边缘”,而且意义重大。

边缘计算和云计算有些类似,都是处理大数据的计算运行方式。

但不同的是,这一次,数据不用再传到遥远的云端,在边缘侧就能解决,更适合实时的数据分析和智能化处理,也更加高效而且安全。

如果说物联网的核心是让每个物体智能连接、运行,那么边缘计算就是通过数据分析处理,实现物与物之间传感、交互和控制。

它是物联网从概念到应用的一把钥匙,更是制造业从“笨拙”变得“智慧”的重要途径。

边缘计算犹如人类的神经末梢,对简单的刺激进行自处理并将处理的特征信息反馈给云端大脑。

边缘计算作为一种小型数据中心,尽量靠近终端,便于提升访问速度和性能。

而物联网应用不断地增长刺激着边缘计算更多的需求,越来越多的物联网设备需要边缘计算。小到一个安防摄像头,大到工业设备网关都需要边缘计算来实现设备间的信息沟通与协同运作。

未来所有物联网设备都需要配备边缘计算,这样才能实现真正的万物相连。

无论是有实时数据需求的车载终端,还是高带宽的海量数据传输,抑或者是联网电以及高速运转的波音飞机、高生产速率的流水线,都需要边缘计算的助力。

从安全、预测维护、个性化服务等方面提高用户体验,完成设备智能化升级。

边缘计算加速物联网落地

互联网时代业务要求产品开发、迭代不断加速促使着IT基础设施广泛的云化,大量使用第三方API接口等。

而在物联网时代,海量的设备数据上传云端,再反馈于终端执行,不仅浪费了云端资源而还影响了数据处理效率。

对于有实时数据处理要求的场景,譬如智能驾驶,在监测到障碍物时,如果无法智能化地决策,控制方向避开障碍物,而是先传入云端再下发指令到车载终端的话,稍有延迟,就会导致事故的发生。

再拿智能安防系统的摄像头来讲,美国部署了3000余万个摄像头,每周生成超过40亿小时的海量视频数据。这些数据传输的云端数据中心进行处理,不仅需要传输成本,更需要存储成本。

而这些数据信息如果能在网络边缘侧就被存储与处理,那将大大减少成本并提高设备处理效率。

边缘计算未来之路有多远?

物联网需要场景化的产品,从云端到终端的整体解决方案。

在大连接以及云端市场成熟的背景下,边缘侧的计算能力将是物联网价值挖掘的最为重要的一环。

工业物联网、农业物联网以及智慧城市等需要真正的低时延、高带宽以及应对海量数据的计算能力,这需要通过边缘计算的不断的成熟发展来解决。

到2020年将有500亿的终端和设备联网,除了边缘设备与终端联网最大的“异构”特征之外,产品生命周期越来越短、个性化需求越来越高、全生命周期管理和服务化的趋势越来越明显,这些新趋势都需要边缘计算提供强大的技术支撑。

在边缘计算发展过程中,需要经历从链接开始的多个阶段,而目前的边缘计算依然只是概念走在前面,尚未实现“链接”,更没有走到“智能”,所以说,边缘计算要想真正实现,还要有很长的路要走。

以上就是达内北京Linux培训给大家做的内容详解想要了解更多的关于linux云计算的相关知识,请继续关注北京达内linux培训机构,会有更多的精彩内容与您分享。

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