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通俗讲解边缘计算,抓住信息革命的浪潮

发布时间:2020-08-06 18:04:15 来源:ITPUB博客 阅读:137 作者:litins 栏目:大数据

随着物联网越来越火,同时伴随着物联网而来的,就是各种概念和各种技术,其中一个就是边缘计算,在前两期的小课堂中,小编跟大家讲了雾计算、霾计算,不知大家是否还有印象。


其实边缘计算和雾计算都差不多,雾计算只是和云计算是相对的。只是叫边缘计算呢,比较高大上吧。


通俗讲解边缘计算,抓住信息革命的浪潮


下面小编给大家通俗地讲一讲边缘计算。


为什么要通俗的讲呢,怕如果不通俗,你听不明白。新的东西在出来的时候,往往是需要一个接纳和理解的过程。就像以前互联网刚出来的时候,很多人都不知道互联网,于是就得慢慢科普,让大家慢慢接受和理解呀。谁现在还解释什么是互联网呀。


而边缘计算也有一段时间了,只是随着物联网的发展,边缘计算的概念也开始流行起来。我们先看一段非通俗的介绍边缘计算的概念:


边缘计算,是一种分散式运算的架构。在这种架构下,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。


或者说,边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。


以上是小编从网络文章摘抄的一段对于边缘计算的解释。整个解释基本都是专业术语,大部分看完这段话,依然没有弄清楚什么是边缘计算。


首先,小编先举一个不太恰当的例子。比如有一款APP,用户在使用这款APP的时候,就会收集用户的信息,比如收集这个用户的年龄,性别,手机号,地址位置,搜索记录等等信息,而收集这些信息主要是更好地分析这个用户的行为和感兴趣的东西,比如车,房子,书,美食等什么感兴趣。然后更为准确地为其投放内容及广告。


这个是很常见的一个功能,但是就是这样一个功能,怎么和边缘计算挂钩呢。在边缘计算之前,就是云计算了。


如果是使用云计算,这款APP的行为是这样的:    


APP收集到信息后,把所有的基本信息,上传到服务器中,然后由服务器来执行算法,计算和识别出用户的兴趣爱好,甚至可能推算出这个用户的消费能力。然后服务器就可以根据这个推算出来的结果,为用户投放其感兴趣的内容和广告。


如果是使用边缘计算,这款APP的行为就是这样:    


APP收集了信息后,不上传到服务器中。然后由APP自己计算和识别出这个用户的兴趣和爱好,也可以推算出这个用户的消费能力,也就是服务器的计算功能,直接由APP来完成。然后服务器只需要问一下APP,哪个用户是有可能是年薪百万的,哪个用户是单身的。APP只需要告诉服务器说,这个daodao用户很帅,而且还单身,喜欢旅游,写诗,可以为其投放相亲美女内容。


就这样,整个过程并没有服务器参与计算,服务器也没有参与收集信息。因为这个信息在APP本身收集和计算,并没有进行上传,所以也没有涉及信息收集。


而,这就是边缘计算。


也就是以前由服务器作计算的部分,现在改由信息采集的设备直接计算了,再把计算的结果,直接输出到服务器中。服务器只要结果,并不需要过程的数据。


通俗讲解边缘计算,抓住信息革命的浪潮


所以,什么是边缘计算呢。


边缘计算,说白了,就是(服务器)云计算懒得算了,就这点数据,你在数据采集的时候,顺便自己算得了,什么都丢到服务器来算,很累的。于是,边缘计算就这么来了。边缘计算有哪些优势呢?


1、近水楼台先得月


边缘计算分布式以及靠近设备端的特性注定它实时处理的优势,所以它能够更好的支撑本地业务实时处理与执行。


2、简单不粗暴效率高


家门口的事情就不麻烦远在天边的云计算了,边缘计算直接对终端设备的数据进行过滤和分析,节能省时效率还高。


3、省心省力省流量


边缘计算减缓数据爆炸和网络流量的压力,用过边缘节点进行数据处理,减少从设备到云端的数据流量。


4、智能更节能


AI+边缘计算组合的边缘计算不止于计算,智能化特点明显,另外云计算+边缘计算组合出击,成本只有单独使用云计算的39%。


既然边缘计算这么牛,可以换掉云计算吗?


虽然今后会将越来越多的基础任务交给边缘计算来完成,但是这只能代表边缘所在的装置设备会越来越灵敏,但是不能直接说这些任务和云毫无关系,他们是一种让彼此更完美的存在。


边缘计算和云计算互相协同,它们是彼此优化补充的存在,共同使能行业数字化转型。云计算是一个统筹者,它负责长周期数据的大数据分析,能够在周期性维护、业务决策等领域运行。边缘计算着眼于实时、短周期数据的分析,更好地支撑本地业务及时处理执行。边缘计算靠近设备端,也为云端数据采集做出贡献,支撑云端应用的大数据分析,云计算也通过大数据分析输出业务规则下发到边缘处,以便执行和优化处理。


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