边缘计算影响云利用的4种方式

在云的边缘添加更多的计算能力正在改变物联网(IoT)设备和应用程序作为系统的工作方式。但是,边缘设备仍然需要与中央云系统交互,否则边缘没有意义。边缘计算不是要切断与云的连接。

这里用飞机驾驶的类比来思考它们之间的区别。一架飞机有许多传感器,这些传感器将数据发送到不同的目的地,比如航空公司和飞机上每个设备的零件制造商。大多数时候,飞机飞行没有问题,也没有迫切需要与中央服务部门沟通。当确实出现问题的时候,飞机的计算机和飞行员会在本地处理已知的解决方案。这相当于边缘计算中的处理例程。

如果考虑飞机的操作软件,那么相对于边缘计算的类比就更为准确。有时,飞机的系统和飞行员需要地面的帮助来解决问题 - 相当于与云通信。

随着时间的推移,飞机上所有的传感器数据都需要转到中央服务器,以便地面的工程师可以分析信息并创建新程序或更改飞机的操作软件。然而,在时间紧迫的情况下,通信需要越集中越好。以下是边缘计算改变云利用率的四个方面。

1.更快的决策制定

大多数从云系统接管的边缘计算任务都属于人工智能(AI)领域。 AI预测模型会随着时间的推移而变化,但是将最新的模型部署到边缘以便更快地查看传感器数据将会加快物联网设备的决策制定。

人工智能模型甚至可以被分割成若干段,其中处理关键系统并需要快速响应的部分位于边缘计算环境中。然后,中央云AI模型可以处理时间限制较长的决策,例如预防性维护。

2.断开连接

在这种情况下,边缘计算将是唯一的选择。当通信不稳定或不存在时,让设备独立运行至关重要。在这种架构中,关键的AI模型需要独立运行。随着利用率和系统的变化,AI模型将在云中更新。在方便的时候,边缘计算设备可以用新模型更新。

3.网络负载

在本地存储数据或分类将哪些数据元素发送到中央服务器会降低网络需求,许多公司将寻求边缘计算来减少通信瓶颈。

边缘计算只能将最关键的IoT数据元素发送到云,而批处理或聚合非关键数据则需要在较慢的网络流量时间发送。由于边缘计算在与云系统通信之前聚合了物联网设备数据,因此更易于维护,因为接触点较少。

4.共享安全

一些公司不希望其所有物联网设备的数据都转到其他公司管理的云系统。例如,他们可能希望能够选择让设备制造商看到哪些操作数据,是否敏感。

公司的IT或运营工程师可以设置边缘计算环境,从敏感数据中过滤出可共享数据。通过适当的协议,边缘计算环境仍然可以获得云计算能力的优势,同时限制组织共享敏感数据的方式。

边缘计算正在迅速发展,将物联网设备与AI模型相结合是当今技术变革的前沿,有关边缘计算如何改变云利用率的概念已经存在,但许多实际影响还有待挖掘。

原文链接:https://it.toolbox.com/blogs/davidgillman/4-ways-edge-computing-changes-cloud-utilization-012219


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SDNLAB君 发表于19-01-23
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