物联网时代的主角是边缘计算

CIOAge 边缘计算
随着越来越多的工作负载出现在云端,以及物联网等新技术走进生产和生活,对于本地的处理能力提出了额外的需求。而对于云计算来说,其在应对大规模业务有优势,不过这种集中化的数据处理方式在万物互联时代似乎“过时了”。

 与广义上的云服务对象相比,物联网设备的需求是有区别的。例如,物联网设备的联网是低功耗,终端并不需要太高的计算能力,况且将数据传递到数据中心,也会影响设备的反应速度。此时,有没有一种本地的解决方案更适合呢?答案就是边缘计算。

事实上,边缘计算的理念由来已久,但在应用领域却刚刚起步。随着越来越多的工作负载出现在云端,以及物联网等新技术走进生产和生活,对于本地的处理能力提出了额外的需求。而对于云计算来说,其在应对大规模业务有优势,不过这种集中化的数据处理方式在万物互联时代似乎“过时了”。

未来,79%的IoT流量将通过网关接入,50%的网络流量将来自物联网,而物联网将贡献超过500亿的连接。数据显示,到2020年物联网带来的经济附加值将达到1.9万亿美元。显然,在物联网带来的海量数据中,有相当一部分都是高价值的信息。如何利用好这部分数据,是解决方案厂商和服务商的潜在盈利点。

物联网的特点是“小、快、灵”,实时交互是体验的核心,数据预处理、低能耗、敏捷连接都是前提条件。从架构上来看,边缘计算物联网解决方案可分为传感控制层、网络层、敏捷控制器和应用层,其中网络层主要实现融合和互联,它的功能除了网络连接和管理,还包括边缘计算,进行现场处理,同时保障业务在本地实现。可以说,边缘计算不仅提供了集成计算、存储、连接的智能开放平台,还能降低安全风险。另一方面,这种计算模式也减轻了云的负担。

根据Metcalfe's Law,网络价值和用户数的平方是成正比的,当越来越多的人和智能的物连接在一个网络上,会让整个网络增值。在物联网数据中,至少23%以上的数据是具备分析价值的数据。

广义来看,在边缘计算演进的过程中,其中既少不了生态平台的搭建,也少不了联盟标准的制定。至于技术层面,各有各的好,关键在于能否为用户提供真正的便利。

责任编辑:吴金泽 来源: 互联网
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