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[Bitget] 从云端走向终端,从中心化走向去中心化

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2019年以来,边缘计算逐渐进入人们的视野,成为技术的新浪潮。特别是随着人工智能和物联网的发展,越来越多的计算需求将会体现,这将是一个算力和网络服务需求膨胀的时代,而边缘计算则利用其优势,作为一个融合性技术,也将发挥巨大作用。

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计算为何要走向边缘?

近十多年来,中心化的云计算模型一直被认为是标准的IT交付方式,通过数据中心集中提供丰富的计算和存储资源,不可否认,云计算显著地降低了企业投资建设、运营维护成本。

而随着万物互联趋势的不断加深,智能家居、智慧城市等终端设备数量不断增多,终端数据的增长速度远远超过了网络带宽的增速;同时AR/VR、车联网等众多新应用的出现对网络延迟提出了更高的要求。特别是5G的逐渐推广使用,在不久的将来,将会出现一个流量爆炸的时间段,会有数以百亿级的智能设备诞生,这大量的智能终端将为基础网络带来诸多挑战,那就是智能互联的网络边缘侧面临着连接海量异构设备、业务实时性要求、应用智能化要求、安全与隐私要求等众多挑战。

这时候一种全新的思路被提出,希望能够通过网络,在海量的网络边缘设备实现云计算的功能。这种新兴的技术被称为“边缘计算”。

边缘计算是一种分布式计算,将数据资料的处理、应用程序的运行甚至一些功能服务的实现,由网络中心下放到网络边缘的节点上。如同大自然中的章鱼,在捕猎时它们动作非常灵巧迅速,腕足之间高度配合,从来不会缠绕和打结,这是因为章鱼巨量的神经元有60%分布在章鱼的八条腿上,脑部只有40%,是“多个小脑+一个大脑”的构造,这种独特的分布式计算,使得章鱼成为智商最高的无脊椎动物。

可以设想,未来随着智能设备的指数递增,网络边缘侧会产生庞大的数据量,如果这些数据都由核心管理平台来处理,很难避免在敏捷性、实时性、安全和隐私等方面出现问题,但采用边缘计算可以就近处理海量数据,大量设备可以实现高效协同工作,诸多问题迎刃而解,从而极大地提升计算的“智能”。

从云端走向终端,从中心化走向去中心化

众所周知,新一波人工智能的兴起,极大地推动了云计算的发展,在目前的结构体系内,往往通过云端联网和数据中心,连结多方大数据以及超强计算力的优势,来进行大规模计算,实现人工智能。

对比云计算与边缘计算各有所长。其中,云计算擅长全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析,能够在长周期维护、业务决策支撑等领域发挥优势;而边缘计算更适用局部性、实时、短周期数据的处理与分析,能更好地支撑本地业务的实时智能化决策与执行。

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