物聯(lián)網(wǎng)正將數(shù)據(jù)中心推向邊緣,邊緣成為兵家必爭(zhēng)之地

時(shí)間:2018-08-23

來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語(yǔ):隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT,InternetofThings)聯(lián)機(jī)裝置的迅速成長(zhǎng),兩者已出現(xiàn)沖突的現(xiàn)象,現(xiàn)在,必須是采取行動(dòng)的時(shí)刻了,而邊緣運(yùn)算可能是我們解決即將發(fā)生的數(shù)據(jù)超載危機(jī)的最佳機(jī)會(huì)。

物聯(lián)網(wǎng)正將數(shù)據(jù)中心推向邊緣,邊緣成為兵家必爭(zhēng)之地】在很久之前,IT產(chǎn)業(yè)就已發(fā)現(xiàn)不斷逼近的龐大資料冰山,隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT,InternetofThings)聯(lián)機(jī)裝置的迅速成長(zhǎng),兩者已出現(xiàn)沖突的現(xiàn)象,現(xiàn)在,必須是采取行動(dòng)的時(shí)刻了,而邊緣運(yùn)算可能是我們解決即將發(fā)生的數(shù)據(jù)超載危機(jī)的最佳機(jī)會(huì)。

僅是今天一天,全球已增加了2.5艾字節(jié)(EB,ExaByte)的數(shù)據(jù)。此數(shù)據(jù)量十分驚人,但是相較于未來(lái),僅是小巫見(jiàn)大巫。根據(jù)預(yù)測(cè),至2025年,每一個(gè)月的車輛云端數(shù)據(jù)傳輸量,將達(dá)到10艾字節(jié)-僅是單一項(xiàng)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)傳輸量,更不用說(shuō)我們尚未想到可能會(huì)出現(xiàn)的各種新應(yīng)用程序。

那么,我們應(yīng)如何避免數(shù)據(jù)中心被物聯(lián)網(wǎng)這一座看不見(jiàn)的資料冰山壓垮呢?請(qǐng)思考一下,云端聯(lián)機(jī)不一定夠快,即使夠快,后端也不一定具有處理IoT規(guī)模數(shù)據(jù)的能力。于是,我們很快就能得知,在未來(lái),我們將會(huì)被迫選擇想要上傳至云端的數(shù)據(jù)。如同思科的HelderAntunes曾說(shuō)過(guò):“在大多數(shù)情況下,所有數(shù)據(jù)都將通過(guò)云端與邊緣裝置的強(qiáng)大穩(wěn)定帶寬上傳至云端-此說(shuō)法根本不切實(shí)際?!?/span>

邊緣運(yùn)算之始:內(nèi)容傳遞網(wǎng)絡(luò)(CDN)

邊緣運(yùn)算是近期十分熱門的話題,但是,如果我們將其定義稍微擴(kuò)大一些,就會(huì)發(fā)現(xiàn)邊緣運(yùn)算其實(shí)不是新的科技,例如在90年代已存有如同Akamai(阿卡邁)的內(nèi)容傳遞網(wǎng)絡(luò)(CDN)。CDN是一種將靜態(tài)內(nèi)容傳送至多個(gè)位置,以使信息距離實(shí)際使用地點(diǎn)更近一些的方式,且經(jīng)證實(shí),對(duì)于傳送串流視訊等內(nèi)容而言,是十分高效的模式。邊緣運(yùn)算即是依據(jù)此做法建立,但是,邊緣運(yùn)算可以讓網(wǎng)絡(luò)邊緣的個(gè)別節(jié)點(diǎn)儲(chǔ)存與提供內(nèi)容服務(wù),以及接收和處理資料。

在云端運(yùn)算出現(xiàn)之后,此類存在于使用者與云端數(shù)據(jù)中心之間的智能型節(jié)點(diǎn),開始大幅推動(dòng)技術(shù)發(fā)展。此類混搭(mashup)的做法,使我們能在發(fā)揮云端靈活度與可存取性的同時(shí),提高數(shù)據(jù)保護(hù)及降低內(nèi)部延遲部署解決方案。

應(yīng)運(yùn)而生的轉(zhuǎn)變

在各種新應(yīng)用程序出現(xiàn)后,我們移動(dòng)和處理數(shù)據(jù)的方式也產(chǎn)生了新的需求。自動(dòng)駕駛汽車、智能家庭和智能制造,都與產(chǎn)生大量實(shí)用數(shù)據(jù)的聯(lián)機(jī)裝置有關(guān),但是僅依據(jù)傳感器的原始數(shù)據(jù),無(wú)法協(xié)助避免塞車、進(jìn)行廠房設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)或收到女兒平安到家的短信通知。這些都需要經(jīng)過(guò)某些類型的處理作業(yè)-可能是實(shí)時(shí)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)或其他類型的人工智能。

目前主要是由大型數(shù)據(jù)中心執(zhí)行此類處理作業(yè),然而,隨著運(yùn)算資源的需求暴增,此模式已無(wú)法滿足需求。這些使用個(gè)案將會(huì)產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù),而需要超越云端運(yùn)算能力的更快反應(yīng)時(shí)間。

在目前的所有數(shù)據(jù)中,僅有10%是在云端或數(shù)據(jù)中心以外的地方處理,Gartner預(yù)測(cè),至2022年,所有數(shù)據(jù)中的50%,將在其他地方(亦即:邊緣)處理。另一項(xiàng)有助于定義未來(lái)邊緣的動(dòng)向,是包括美國(guó)在內(nèi)的許多國(guó)家均已升級(jí)至5G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)。電信業(yè)正在部署或積極考慮在升級(jí)網(wǎng)絡(luò)時(shí),將相鄰的邊緣微數(shù)據(jù)中心納入新建的5G行動(dòng)基地臺(tái)。

邊緣成為兵家必爭(zhēng)之地

有各式各樣的新技術(shù)皆競(jìng)相在裝置與云端之間卡位,以取得有利的位置,包括微軟Azure的IoTEdge、AWSGreengrass、AWSLambda以及Intel正在協(xié)助開發(fā)的AkrainoEdgeStack等。

水平或垂直?

在這些即將問(wèn)世的邊緣技術(shù)中,包括涵蓋物聯(lián)網(wǎng)(IoT)裝置、邊緣服務(wù)器到云端的垂直解決方案,以及專注于將邊緣運(yùn)算功能整合至廣泛裝置的水平做法,例如:在容器內(nèi)執(zhí)行的應(yīng)用程序,或在特定基礎(chǔ)架構(gòu)內(nèi)的各種裝置上部署虛擬機(jī)監(jiān)控程序(hypervisor)。

利與弊

將儲(chǔ)存裝置和運(yùn)算資源放在數(shù)據(jù)源附近,可以大幅減少延遲及需要的云端帶寬。安全性呢?這是與各應(yīng)用程序有關(guān)的重要考慮。部分專家認(rèn)為,邊緣運(yùn)算會(huì)限制開放式因特網(wǎng)上的數(shù)據(jù)傳輸量,因此可提高安全性,尤其是對(duì)于不得將敏感數(shù)據(jù)帶離現(xiàn)場(chǎng)的公司而言,是一大優(yōu)點(diǎn)。但是,另一方面,不斷增加的大量IoT裝置及個(gè)別區(qū)隔的基礎(chǔ)架構(gòu)層級(jí)(包括邊緣服務(wù)器),則為有心人士提供更大的攻擊表面,因?yàn)槊啃略鲆粋€(gè)端點(diǎn),都有可能會(huì)使云端的安全性受到威脅,以及提供滲透核心網(wǎng)絡(luò)的路徑。

誰(shuí)將擁有邊緣?

將基礎(chǔ)架構(gòu)從云端移至邊緣的另一個(gè)議題,是所有權(quán)、營(yíng)運(yùn)與維護(hù)的問(wèn)題。公司擁抱云端運(yùn)算的部分原因是云端可大幅減輕管理與維護(hù)負(fù)擔(dān),如果運(yùn)算基礎(chǔ)架構(gòu)從云端回到邊緣,則將由誰(shuí)擁有及營(yíng)運(yùn)呢?

目前,這些問(wèn)題很難獲得明確的答案,因?yàn)楦静恢雷詈笫怯赡囊豁?xiàng)技術(shù)勝出。可以肯定的只有一件事:無(wú)論誰(shuí)負(fù)責(zé)掌管未來(lái)的邊緣數(shù)據(jù)中心,且無(wú)論設(shè)施的規(guī)模大小,效率都將成為關(guān)鍵。提供超越大型數(shù)據(jù)中心的運(yùn)算效率,不是一件簡(jiǎn)單的事,在可靠性方面也是一樣?;谏鲜鲈?,沒(méi)有單一解決方案能滿足每一個(gè)客戶端的邊緣運(yùn)算使用案例,而每一個(gè)邊緣設(shè)施都將需要根據(jù)個(gè)別的應(yīng)用客制化。無(wú)論規(guī)模為何,隨著開始將數(shù)據(jù)輸送至邊緣,未來(lái)的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu)-尤其是電源和冷卻-都將是攸關(guān)成敗的關(guān)鍵。

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