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  邊緣計算爲何而生?

  隨著萬物互聯時代的到來和無線網絡的不斷發展，網絡邊緣的設備數量和産生的數據都快速增長。根據IDC預測，到2020年全球數據總量將大于40ZB，而IoT産生數據的45%都將在網絡邊緣處理。以雲計算模型爲核心的集中式處理模式將無法高效處理邊緣設備産生的數據，集中式處理模型將所有數據通過網絡傳輸到雲計算中心，利用雲計算中心超強的計算能力來集中式解決計算和存儲問題，但在萬物互聯的背景下，傳統的集中式雲計算顯示了其不足，包括：

  1、實時性不夠

  傳統雲計算模型在應對實時性要求極高的萬物互聯場景應用會産生系統延遲的問題。例如在無人駕駛汽車場景下，汽車需要精確到毫秒級別的反應時間，一旦出現延遲則有可能釀成涉及人身財産安全的嚴重後果。

  2、帶寬不足

  邊緣設備實時産生大量數據，這樣龐大的數據集傳至集中式的數據中心，將會造成巨大的網絡帶寬壓力。

  3、能耗較大

  數據中心消耗極多能源，根據研究，2020年美國所有數據中心能耗將增長4%，達到730億千瓦時，我國數據中心所消耗的電能也已經超過了匈牙利和希臘兩國用電總和。隨著用戶應用程序越來越多，處理的數據量越來越大，能耗將會成爲限制雲計算中心發展的瓶頸。

  4、不利于數據安全和隱私

  萬物互聯中的數據與用戶生活聯系密切相關，智能終端設備如室內智能網絡攝像頭，將數據傳輸到雲端會增加泄露用戶隱私的風險。

  爲了解決以上問題，面向邊緣設備所産生海量數據計算的邊緣計算模型應運而生。

  邊緣計算的特點和優勢

  1、數據處理實時性

  邊緣計算整合了數據采集、處理、執行三大能力，避免了數據上傳下達所産生的時延弊端，提升了本地物聯網設備的處理能力和響應速度。

  2、降低帶寬限制的影響

  在網絡邊緣處理大量臨時數據，不再全部上傳雲端，這極大地減輕了網絡帶寬和數據中心功耗的壓力

  3、提高敏感隱私數據的安全性

  邊緣計算將用戶隱私數據不再上傳，而是存儲在網絡邊緣設備上，減少了網絡數據泄露的風險，保護了用戶數據安全和隱私。

  4、業務數據可靠性

  基于安全的數據才會有可靠的業務，邊緣計算本身不把數據傳向雲端，在廣域網發生故障的情況下，也能夠實現局域範圍內的數據服務，進而實現本地業務的可靠運行。

  5、應用開發多樣化

  我們知道，未來會有一半以上的數據在其源頭進行處理，也會有諸如工業制造、智能汽車、智能家居等多樣的應用場景。用戶可以根據自己的業務需求自定義物聯網應用。

  隨著傳感器價格和計算成本的持續下降，更多的“東西”將被連接到互聯網，這爲邊緣計算提供更紮實的硬件設備支持。而隨著邊緣計算更多地被采用，企業將有更多的機會在各個領域測試和部署邊緣計算技術。

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