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发布时间:2021-10-26
边缘计算的优点
说到边缘计算,我们不得不提到的就是云计算。云计算服务是一种集中式服务,所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。资源的高度集中与整合使得云计算具有很高的通用性,智能边缘计算,然而,面对物联网设备和数据的爆发式增长,基于云计算模型的聚合性的服务逐渐显露出了其在实时性、网络制约、资源开销和隐私保护上的不足。
相比于云计算,边缘计算可以更好地支持移动计算与物联网应用,具有以下明显的优点:
1、极大缓解网络带宽与数据中心压力。
2、增强响应的实时性。万物互联场景下应用对于实时性的要求极高。传统云计算模型下,智能边缘计算设备,应用将数据传送到云计算中心,再请求数据处理结果,增大了系统延迟。以无人驾驶汽车应用为例,高速行驶的汽车需要毫秒级的反应时间,一旦由于网络问题而加大系统延迟,将会造成严重后果。而边缘计算在靠近数据生产者处做数据处理,不需要通过网络请求云计算中心的响应,网关边缘计算哪家好,大大减少了系统延迟,千兆无线技术的普及为网络传输速度提供了保证,边缘计算,这些都使边缘服务比云服务有更强的响应能力。
3、保护隐私数据,提升数据安全性。物联网应用中数据的安全性一直是关键问题,调查显示约有 78% 的用户担心他们的物联网数据在未授权的情况下被第三方使用。云计算模式下所有的数据与应用都在数据中心,用户很难对数据的访问与使用进行细粒度的控制。随着智能家居的普及,许多家庭在屋内安装网络摄像头,如果直接将视频数据上传至云数据中心,视频数据的传输不仅会占用带宽资源,还增加了泄露用户隐私数据的风险。
边缘计算的优点
保护隐私数据,提升数据安全性。物联网应用中数据的安全性一直是关键问题,调查显示约有 78% 的用户担心他们的物联网数据在未授权的情况下被第三方使用。云计算模式下所有的数据与应用都在数据中心,用户很难对数据的访问与使用进行细粒度的控制。随着智能家居的普及,许多家庭在屋内安装网络摄像头,如果直接将视频数据上传至云数据中心,视频数据的传输不仅会占用带宽资源,还增加了泄露用户隐私数据的风险。为此,针对现有云计算模型的数据安全问题,边缘计算模型为这类敏感数据提供了较好的隐私保护机制,一方面,用户的源数据在上传至云数据中心之前,首先利用近数据端的边缘结点直接对数据源进行处理,以实现对一些敏感数据的保护与隔离;另一方面,边缘节点与云数据之间建立功能接口,即边缘节点仅接收来自云计算中心的请求,并将处理的结果反馈给云计算中心。这种方法可以显著地降低隐私泄露的风险。
边缘计算的本质
自动化事实上是一个以“控制”为。控制是基于“信号”的,而“计算”则是基于数据进行的,更多意义是指“策略”、“规划”,因此,它更多聚焦于在“调度、优化、路径”。就像对的高铁进行调度的系统一样,每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整,它是基于时间和节点的运筹与规划问题。边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。简单地说,传统自动控制基于信号的控制,而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。值得注意的是,边缘计算、雾计算虽然说的是低延长,但是其50mS、100mS这种周期对于高精度机床、机器人、高速图文印刷系统的100μS这样的“控制任务”而言,仍然是非常大的延迟的,边缘计算所谓的“实时”,从自动化行业的视角来看——很不幸,依然被归在“非实时”的应用里的。