預計到2025年,邊緣計算市場規(guī)模將達到290億美元。
在這十年里,已經(jīng)發(fā)生了一場從本地計算到云計算的轉(zhuǎn)變,允許系統(tǒng)集中和可訪問,并提高了安全性和協(xié)作性。今天,在新的十年即將到來之際,我們見證了從云計算到邊緣計算的轉(zhuǎn)變。
什么是邊緣計算?
邊緣計算是指在互聯(lián)網(wǎng)的“外部邊緣”進行的計算,而不是在中心位置進行計算的云計算。邊緣計算通常在數(shù)據(jù)源附近執(zhí)行,例如在連接的相機附近。
自動駕駛汽車是邊緣計算的完美例子。為了使汽車在任何道路上安全行駛,它必須實時觀察道路,如果有人走在汽車前面,它必須停車。在這種情況下,使用邊緣計算在邊緣處處理視覺信息并作出決策。
這個例子強調(diào)了邊緣計算的一個關(guān)鍵動機——速度。集中式云系統(tǒng)提供了方便的訪問和協(xié)作,但服務器的集中意味著它們遠離數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)傳輸引入了由網(wǎng)絡延遲引起的延遲。對于自動駕駛汽車來說,最短的時間從通過傳感器收集數(shù)據(jù)到做出決定再采取行動是至關(guān)重要的。
預計到2025年,邊緣計算市場規(guī)模將達到290億美元。--Grand View Research
所有這些實時應用都需要邊緣計算。根據(jù)Market Research Future(MRFR)研究顯示,到2024年,邊緣計算的市場規(guī)模預計將達到224億美元,到2025年將達到290億美元。像Andreessen Horowitz這樣的頂級風投公司正在大舉押注。邊緣計算已經(jīng)被應用在各種各樣的應用中,從自動駕駛汽車和無人駕駛飛機到家庭自動化系統(tǒng)和零售業(yè),以這樣的普及率,我們只能想象它未來的應用。
為什么要從云端移到邊緣?
速度
在云計算中,邊緣設備收集數(shù)據(jù)并將其發(fā)送到云上進行進一步的處理和分析。邊緣設備發(fā)揮著有限的作用,發(fā)送信息到云,并從云接收處理過的信息。所有真正的工作都是在云中完成的。
這種類型的基礎設施可能適用于用戶可以等待2或3秒以獲得響應的應用程序。但是,這不適合需要更快響應的應用程序,尤其是那些需要實時操作的應用程序,例如在自動駕駛汽車中。但是,即使在一個更普通的例子中,比如基本的網(wǎng)站交互,開發(fā)人員也會部署JavaScript來檢測用戶的行為,并在用戶瀏覽器中對其做出響應。如果響應時間對應用程序的成功至關(guān)重要,那么在源代碼附近解釋輸入數(shù)據(jù)是更好的選擇(如果有)。當輸入和輸出同時發(fā)生在同一位置時,例如在物聯(lián)網(wǎng)設備中,邊緣計算消除了網(wǎng)絡延遲,并且實時成為可能。
帶寬
邊緣計算意味著更少的數(shù)據(jù)傳輸,因為大部分繁重的工作都是由邊緣設備完成的。而不是將原始數(shù)據(jù)發(fā)送到云端,大部分處理是在邊緣完成的,只有結(jié)果發(fā)送到云端,因此需要的數(shù)據(jù)傳輸帶寬更少。
讓我們以一個使用云計算基礎設施的智能停車系統(tǒng)為例,了解有多少停車位可用。比如說,每幾秒鐘就有1080p的實時視頻或靜止圖像發(fā)送到云端。想象一下這個解決方案每小時所需的網(wǎng)絡帶寬和數(shù)據(jù)傳輸成本,通過網(wǎng)絡連續(xù)傳輸大量原始數(shù)據(jù):
相比之下,如果智能停車系統(tǒng)使用邊緣計算,它只需每隔幾秒向云發(fā)送一個整數(shù),即有多少個停車位可用,從而導致帶寬減少,并導致數(shù)據(jù)傳輸成本降低
規(guī)模
物聯(lián)網(wǎng)意味著更多的系統(tǒng),更多的系統(tǒng)意味著更多的帶寬和更多的集中服務器負載。在云計算架構(gòu)中,增加一個物聯(lián)網(wǎng)設備會增加帶寬需求和云計算能力。
讓我們使用上面的智能停車系統(tǒng)的例子,將1080p視頻流傳輸?shù)皆贫???蛻粝M诹硗?0個停車場安裝此系統(tǒng)。為了促進這一點,他們需要增加他們的網(wǎng)絡帶寬,并且需要大約10倍的計算能力和云存儲空間,因為集中式服務器上的負載隨著來自10個附加相機的輸入數(shù)據(jù)而增加。這增加了網(wǎng)絡流量,上行鏈路帶寬成為瓶頸。因此,隨著網(wǎng)絡流量、帶寬和云資源的使用隨著每一個附加設備的增加而增加,擴展成本很高。
相比之下,在邊緣計算中,增加一個物聯(lián)網(wǎng)每單位設備成本增加。每臺設備帶寬和云計算能力不需要增加,因為大多數(shù)處理是在邊緣完成的。使用邊緣計算架構(gòu),在停車場系統(tǒng)中添加10個額外的物聯(lián)網(wǎng)設備似乎不那么令人畏懼,因為不需要增加云計算能力或網(wǎng)絡帶寬。因此,邊緣計算架構(gòu)的可擴展性要高得多。
從本地計算到云計算,再到邊緣計算,隨著我們對計算系統(tǒng)的性能和創(chuàng)新的需求不斷提高,軟件架構(gòu)也在不斷發(fā)展。隨著我們超越現(xiàn)有的基于云的架構(gòu),對實時應用的需求和物聯(lián)網(wǎng)等成本壓力推動了邊緣計算市場的增長。這是一種趨勢,將為2020年的軟件業(yè)增色。
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