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公共基礎知識:邊緣計算

文章來源:163貴州人事考試信息網(wǎng)編輯者:金粉筆教育時間:2020-02-24 10:21閱讀:

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  邊緣計算,是一種分散式運算的架構。在這種架構下,將應用程序、數(shù)據(jù)資料與服務的運算,由網(wǎng)絡中心節(jié)點,移往網(wǎng)絡邏輯上的邊緣節(jié)點來處理。

  或者說,邊緣運算將原本完全由中心節(jié)點處理大型服務加以分解,切割成更小與更容易管理的部分,分散到邊緣節(jié)點去處理。

  邊緣節(jié)點更接近于用戶終端裝置,可以加快資料的處理與傳送速度,減少延遲。

  邊緣計算涵蓋非常廣泛的技術,包括點對點、網(wǎng)格計算、霧計算、區(qū)塊鏈和內(nèi)容傳輸網(wǎng)絡(CDN),邊緣計算在移動領域深受歡迎,現(xiàn)在幾乎遍及各行各業(yè)。

  邊緣計算和云計算的關系

  在很多情況下,邊緣計算和云計算是共生關系。

  隨著物聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術的發(fā)展與應用,未來將會出現(xiàn)數(shù)據(jù)大爆炸的狀況。完全依賴云計算來進行數(shù)據(jù)傳輸和處理,將會造成巨大的網(wǎng)絡延遲。

  邊緣計算將數(shù)據(jù)在邊緣節(jié)點進行處理能夠有效減少數(shù)據(jù)的傳輸和處理,但通過云計算的遠程存儲仍然至關重要。

  云計算承載著業(yè)界的厚望。

  業(yè)界曾普遍認為,未來計算功能將完全放在云端。但是隨著接入設備的增長,在傳輸數(shù)據(jù)、獲取信息時,帶寬越來越捉襟見肘,尤其是隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,云計算在應對聯(lián)網(wǎng)設備和智能設備增長的大潮下逐漸不能滿足需求。搭配了分布式的邊緣計算之后,通過智能路由等設備和技術,在不同設備之間傳輸數(shù)據(jù)可以有效減少網(wǎng)絡流量,降低數(shù)據(jù)中心的負荷。

  邊緣計算發(fā)展簡史

  邊緣計算的起源可以追溯到上個世紀90年代。

  當時Akamai公司推出了內(nèi)容傳送網(wǎng)絡(CDN),該網(wǎng)絡在接近終端用戶設立了傳輸節(jié)點。這些節(jié)點能夠存儲緩存的靜態(tài)內(nèi)容,如圖像和視頻等。邊緣計算通過允許節(jié)點執(zhí)行基本的計算任務來進一步理解這一概念。

  1997年,計算機科學家BrianNoble演示了移動技術如何將邊緣計算用于語音識別,兩年后這種方式也被用來延長手機電池的壽命。當時這一過程被稱為“cyberforaging”,這也是蘋果的Siri和Google的語音識別的工作原理。

  1999年出現(xiàn)了點對點計算(peer-to-peercomputing),隨著2006年亞馬遜公司發(fā)布了EC2服務的發(fā)布,云計算正式問世,自此以后各大規(guī)模的企業(yè)紛紛采用云計算。

  2009年發(fā)布了移動計算匯總的基于虛擬機的Cloudlets案例詳細介紹了延遲與云計算之間的端到端關系。該文提出了兩級架構的概念:第一級是云計算基礎設施,第二級是由分布式云元素構成的cloudlet。這是現(xiàn)代邊緣計算的很多方面的理論基礎。

  2012年思科推出了旨在提升物聯(lián)網(wǎng)可擴展性的分布式云計算基礎設施“霧計算”。

  霧計算的概念中有很多是目前我們理解的邊緣計算的理念,包括純分布式系統(tǒng),如區(qū)塊鏈、點對點或混合系統(tǒng),其中比較典型的是AWS的Lambda@Edge、Greengrass和MicrosoftAzureIoTEdge,邊緣計算目前已經(jīng)成為推動采用物聯(lián)網(wǎng)的關鍵技術。

  邊緣計算的可擴展性和彈性

  邊緣計算的分布式架構意味著隨著延遲的降低,它能夠提高彈性,降低網(wǎng)絡負載,并且更加容易實現(xiàn)可擴展。

  邊緣計算的數(shù)據(jù)處理從數(shù)據(jù)源就已經(jīng)開始了,一旦完成了數(shù)據(jù)處理,只需要發(fā)送需要進一步分析的數(shù)據(jù)。這大大減少了組網(wǎng)需求和集中式服務的瓶頸。

  此外對于其他的邊緣位置或者在設備上緩存數(shù)據(jù)的潛力,用戶可以避免中斷并提高系統(tǒng)的彈性。這減少了擴展集中式服務的需求,因為它們需要處理的流量相對較少,可以節(jié)省成本、降低設備復雜性和管理。

  邊緣計算的未來

  邊緣計算將會如何發(fā)展呢?

  隨著越來越多的終端用戶通過邊緣計算來提高性能、功能,我們將會看到邊緣計算的爆炸式增長。

  邊緣計算可加速數(shù)據(jù)流生成,包括毫無延遲的實時數(shù)據(jù)處理。智能應用程序和設備得以在數(shù)據(jù)創(chuàng)建之時進行即時相應,從而減少延遲時間。這對自動駕駛汽車等技術及企業(yè)發(fā)展來說至關重要。

  邊緣計算可在來源附近就地高效地處理大量數(shù)據(jù),減少Internet帶寬使用。成本得以縮減的同時,還可確保遠程應用程序的高效使用。

  此外,用戶無需將數(shù)據(jù)傳輸至公有云即可處理數(shù)據(jù),從而提高了敏感數(shù)據(jù)的安全性。

  邊緣計算不僅可以解決聯(lián)網(wǎng)設備自動化的問題,且對數(shù)據(jù)傳輸量的要求降低,能夠在云計算的基礎上消除數(shù)據(jù)存儲及數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i。未來,隨著物聯(lián)網(wǎng)等技術的高速發(fā)展,邊緣計算作為其關鍵技術也將會獲得巨大的成功。

  例題:

  邊緣計算指的是在網(wǎng)絡邊緣結點來處理、分析數(shù)據(jù)。邊緣結點指的就是在數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭和云中心之間任一具有計算資源和網(wǎng)絡資源的結點。根據(jù)上述信息判斷,下列關于邊緣計算的說法不正確的是_______。

  A、手機可以看作人與云中心之間的邊緣結點

  B、采用邊緣計算會增加網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流量

  C、采用邊緣計算可以減少能源的消耗

  D、采用邊緣計算可以減少響應時間

  解析:本題考查科技常識。

  邊緣計算指的就是在數(shù)據(jù)產(chǎn)生源附近分析、處理數(shù)據(jù),這樣能夠減少請求響應時間、提升電池續(xù)航能力、減少網(wǎng)絡帶寬同時保證數(shù)據(jù)的安全性和私密性。

  A項正確,根據(jù)邊緣節(jié)點的定義,手機是人(數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭)和云中心之間具有計算資源和網(wǎng)絡資源的智能終端,可以看作人和云中心的邊緣節(jié)點。

  B項錯誤,由于邊緣計算的數(shù)據(jù)不需要全部傳輸?shù)皆贫?,減少了智能設備和數(shù)據(jù)中心傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,所以邊緣計算會減少網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流量。

  C項正確,部分計算任務從云端卸載到邊緣之后,可以減少網(wǎng)絡傳輸和多級轉(zhuǎn)發(fā)帶來的帶寬和時延損耗,故邊緣計算可以減少能源的消耗。

  D項正確,由于數(shù)據(jù)大多是在邊緣結點進行處理和分析,而不是在遠程的數(shù)據(jù)中心或云端進行,減少了傳輸時間,有效地降低了延遲。

  本題為選非題,故正確答案為B。

  

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