初识边缘计算

 

大家好！我是网宿科技的解决方案架构师，今天这篇博文主要是根据本公司边缘计算的技术框架，结合自己日常对边缘计算的一些学习、思考整理出来的的一篇文章，带大家比较通俗易懂的去对边缘计算有个初步的了解

 

 

 

 

一、边缘计算是什么

　　

　　我们可以借助章鱼的生活习性来理解什么是边缘计算（MEC）。

章鱼是无脊椎动物中智商最高的，在捕猎时它们动作非常灵巧迅速，腕足之间高度配合，从来不会缠绕和打结。这是因为，章鱼巨量的神经元有60%分布在章鱼的八条腿上，脑部只有40%，是“多个小脑+一个大脑”的构造，类似于分布式计算。

 

 

 

 

　　而边缘计算也是一种分布式计算，将数据资料的处理、应用程序的运行甚至一些功能服务的实现，由网络中心下放到网络边缘的节点上。

如果能像章鱼一样，采用边缘计算的方式，海量数据则能够就近处理，大量的设备也能实现高效协同的工作，诸多问题迎刃而解。因此，边缘计算理论上可满足许多行业在敏捷性、实时性、数据优化、应用智能、以及安全与隐私保护等方面的关键需求。

 

二、边缘计算的架构是什么样的？

 

　　从整个系统框架来看，边缘计算分为云、边缘、现场（端）三层，强调“云边端”一体化。其中边缘层位于云和现场层之间，起到桥梁的作用，南向支持各种现场设备的接入，北向支持与云端对接，自身具备一套边缘计算的服务框架，可以搭建一系列边缘应用，包含一套边缘计算应用管理平台，硬件层面以边缘节点的形态呈现：

 

• 边缘节点

 

呈现形式是硬件实体，是具有计算、网络和存储能力的功能模块，是承载边缘计算业务的核心，如边缘盒子，智能路由器，边缘智能处理器等。

 

• 边缘应用管理平台

 

负责对端层的各项数据和功能进行统一管理和调度，并将部分数据传输到云端进行更加深入的分析。

 

 

 三、边缘计算的优势有哪些

 

 

• 速度

对于大多数公司而言，速度是最重要的。使用交易算法的金融公司在很大程度上依赖于快速计算。公司可能因经济放缓而损失数百万美元。医疗保健行业也高度依赖网络速度。几毫秒就足以决定一个人的命运。如果您的企业提供的是数据驱动的服务，那么速度缓慢可能会使您的客户失望。这会损害您企业的声誉。

 

边缘计算最好的地方是它非常快，它将帮助您减少网络延迟。如果您使用边缘计算，则物联网设备将在边缘数据中心或本地处理数据。因此，数据无需传输回中央服务器。

 

• 安全

如果所有数据都传输回主服务器，则您的操作过程和数据极易受到攻击。一次DDoS攻击足以扰乱您的整个业务。边缘计算将在不同的数据中心和设备之间分配数据处理工作。因此，对您的网络会很难受到DDoS攻击，这也将增加攻击的总面积。因此，黑客无法通过攻击一台设备来影响您的整个网络。如果数据是在本地存储和分析的，那么安全团队可以轻松地对其进行监视。这也将帮助您的公司克服隐私法规。

 

• 可扩展性

扩展IT基础架构的成本非常昂贵。您需要为你的基础架构购买新的设备。另外，您需要为设备找到额外的空间。因此，扩展数据中心变得非常困难。

 

但是，您可以使用边缘计算轻松扩展基础架构。您可以购买具有足够计算能力的设备来扩展边缘网络。企业无需为其数据需求建立自己的私有或集中式数据中心。您可以将边缘计算与托管服务结合使用来扩展边缘网络。另外，您无需花钱购买新设备。您可以购买物联网设备来扩展网络。因此，您无需投入大量资金即可扩展网络。

 

• 可靠性

 

与云计算相比，边缘计算提供了更好的可靠性。所有的边缘数据中心和物联网设备都位于用户附近。因此，网络中断的可能性非常小。如果您的边缘中心不可用，则物联网设备将自动处理该请求。他们可以自行处理大多数功能。每个传统的数据中心在可传输的数据量上也都有一些限制。您很快就会达到带宽限制。之后，您需要投入更多资金来改善带宽基础设施。
原文链接：https://blog.csdn.net/kwame211/article/details/104393691

 

四、边缘计算使用了哪些关键技术

• 虚拟化技术

 

边缘计算中，计算、存储、网络资源均采用了虚拟化技术，将硬件资源池化，并用软件进行智能化调度。极大地方便了移动边缘计算实现统一的资源管理；同时网络虚拟化技术提升数据传输的智能化程度，减少传输时间。

• 云技术

 

边缘计算需要满足多用户共享网络边缘计算和存储资源，但服务器容量相比起云计算处理中心的服务器容量较小，因此需要引入云化的软件架构，将软件功能按照不同能力属性分层解耦部署，实现有限资源条件下任务处理的高可靠性、高灵活性、可扩展性。

• SDN技术

 

移动边缘计算部署在网络的边缘，需要大量的接口配置、对接和调测，SDN 技术将核心网的用户面和控制面进行分离，并向上提供灵活的可编程能力，这极大地提高了网络的灵活性和可扩展性, 同时大幅减少了网关的配置工作。

 

五、边缘计算的应用场景有哪些

 

• 能源互联网

 

中国在能源互联网领域的投入巨大，仅智能电网方向就有近800亿的智能化升级改造的需求。智能化一方面体现在供电侧的降本提效、智能运维、提升安全性方面，一方面体现在用电侧对于海量电力数据的现场实时处理，能源调度上，随着边缘计算技术的成熟，用户侧的业务将实现进一步的下沉，灵活部署、实时更新服务成为可能。

 

• 工业互联网

 

工业现场的场景具备通信协议多样化，设备、传感器，硬件架构异构性等特点，对实施性、可靠性、安全性有极高的要求；随着边缘计算系统平台架构的成熟，可实现多协议集成，软硬件解耦，并具备智能化，实时互操作，弹性算力调度及在线升级；边缘计算赋能整个工业互联网生态的效益十分显著。边缘侧设备的智能化，将进一步降低硬件成本并提高附价值。

 

• AR/VR/高清视频

 

AR/VR及高清视频对传输带宽和算力有很高的要求。随着AR/VR应用程序及视频和游戏内容的激增，边缘云基础设施可以根据用户坐标就近提供弹性算力，结合5G提供超高速通信，进而实现头显的轻量化、低成本化，使设备终端可以快速普及。

 

• 无人驾驶

 

自动驾驶汽车创造了大量数据，其中大部分需要与邻近的汽车共享。边缘计算设备在确保信息处理和快速传输到其他车辆方面发挥了重要的作用，允许司机立即收到其他司机的警告信息。结合车联网、车路协同，通过楼宇级，道路级别边缘计算节点为整个智能驾驶网络提供强劲的通信算力支撑。

 

• 智慧门店

 

未来餐厅或汽车4s店将基于边缘计算技术，通过智能边缘节点连接所有端侧设备和管理后台，将消费者、门店、店员进行统一现场管理。

 

• 医疗保健

 

各种telehealth工具及设备上存储的数据可用于更新患者的数字医疗记录，现有的云基础架构无法管理这些数据量。边缘计算将这些医疗设备连接起来，在紧急情况下为医院和医生提供可靠和最新的患者信息；同时结合5G和边缘计算，远程医疗将快速普及，实现城市与乡村医疗资源的普惠。