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边缘计算的起源不算晚,早在2003年,IBM就做了相关的技术拓展和尝试,而随着物联网技术和5G技术被不断提起,人们越来越多地谈论和探索边缘计算相关应用与未来发展。同时,AI算力等技术等技术的完善,也一点点地完善边缘计算,使得边缘计算的技术和市场规模变得巨大,其在当前信息科技发展当中的重要性日益凸显。

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边缘计算(Edge Computing)指的是在网络边缘进行计算的计算模式,其对数据的处理主要包括两部分:其一是下行的云服务,其二是上行的互联服务。当然,这里的边缘并不是广义上的“边缘”,其更类似于一个相对概念,指从数据源到云计算中心路径之间的任意计算、存储以及网络相关资源。

 

如果要追溯历史,那边缘计算最早其实是应用于传媒行业,其指的是在数据源头处,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,直接在最近的地方提供服务,由于其运行于边缘处,拥有极快的响应速度。而随着技术发展,其在安全、实时响应、AI智能和可信隐私方面,都有着用武之地。

 

当我们在从数据源的一端到云服务中心的一端,在中间的路径上可能经过许多的计算器件或者平台,比如路由器、交换机等,如果没有边缘计算,其可能只起到中介者或通信者的作用,但如果我们将其作为资源节点,那就能让计算更接近使用者的同时,链接到其他计算任务中。

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边缘计算核心理念和目标就是让计算应更靠近产生数据的源头,更加贴近用户,并链接更多的功能需求。当我们缩减这些资源与用户的距离的时候,带宽、延迟、抖动等不稳定因素都将更加易于控制与改进,并提供个性化的需求计算服务。

 

边缘计算会将网络距离,或者空间距离上的与用户临近的这些独立的、分散的资源进行统一,为应用提供计算、存储以及网络服务,在安防领域,人脸识别摄像头能够直接在本地设备上完成识别,而不再依赖云端,从而避免耗费时间上传图像、接受信息,有利于节省带宽资源。

 

而在AI的加持下,边缘计算在智慧城市、车联网、智能工厂、智能社区、智能家居、灾难搜救等行业都有相当广阔的应用前景。例如利用边缘计算使终端能够从监控视频和图像中提取实体,并构建应用程序以发现所需信息。如果说终端是手的大脑,那边缘计算就是神经末梢带来的本能反应,边缘计算更靠近设备端,更靠近用户。

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说到边缘计算,那绕不开的便是其与云计算的对比。

 

首先,云计算更多指的是集中式的数据处理或者任务执行,而对于边缘计算来说,其数据和不用再传到遥远的云端,在边缘计算侧就能解决。不过两者实际上都参与了整个需求或者数据的计算中。

 

另外,边缘计算更适合实时的数据分析和智能化处理,相较单纯的云计算也更加高效而且安全,其相当于可信计算中,将数据和代码安全部分都转移到线下,从而提升效率,但其对于一些需要快速更新迭代的处理过程,应对还是没云计算更好。

 

因此,当然,边缘计算并不会取代云计算,更为合适的说法是,边缘计算是云计算的补充。目前二者融合的趋势越来越明显,将在未来相互配合,共同提升计算效率。

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处于网络边缘的资源是很多的,主要有用户终端,如手机、个人电脑等等,基础设施,如wifi接入点、蜂窝网络基站、路由器等等,嵌入式设备,如摄像头、机顶盒等等。在未来万物互联的时代,随着资源的的数量增多,我们其实是不可能为每一个设备都提供一个处理方式,这时我们就需要边缘计算来让每一个设备拥有自己的处理方式。

 

对冲量网络来说,边缘计算将是冲量云网络中极为重要的组成部分,其将帮助通过容器集群、函数计算和边缘计算技术保障了计算任务的快速创建和灵活调度,提供了资源无限快速扩展的能力。

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冲量网络通过汇聚多样化的可信计算资源建立全球最大的可信算力网络,并结合隐私计算,从源头保护数据的安全,从而支持企业的数据联合计算、多方数据建模、链外可信存储、可信供应链金融、可信跨链服务等场景的需求。冲量网络为企业提供一系列的基于区块链+X技术的产品和解决方案,打造下一代的分布式可信计算平台,支持区块链的边界无限扩展,是Web3.0时代的重要基础设施。详见:www.impulse.top

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