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Jahr des Schreibens: 2019
Autor: Tony
Edge Computing Teil 1
Vollständige Analyse der Edge-Computing-Technologie
Edge Computing ist eine Computing-Architektur, die den Rechenstandort dezentral vom Zentrum zu Edge-Knoten verlagert. Edge-Knoten beziehen sich auf Geräte, die näher an den Benutzern liegen. Die Edge-Computing-Anwendungsmethode, die mittlerweile von den meisten Experten anerkannt wird, ist kein direkter Ersatz für Cloud Computing Vervollständigt durch die Zusammenarbeit zwischen Edge Computing und Cloud Computing. Der Edge ist für die vorläufige Datenverarbeitung verantwortlich und bestimmt, ob er direkt reagiert oder diese weiter an die Cloud übergibt. Die Cloud ist für die Datenspeicherung und die geringere Aktualität verantwortlich , wie zum Beispiel Verbesserungen des maschinellen Lernens. Im Zeitalter des Internets der Dinge gibt es mehr Geräte, die eine zeitnahe Reaktion und eine größere Menge an Informationen erfordern, die verarbeitet werden müssen. Daher ist Edge Computing entstanden, als es die Zeiten erforderten, um niedrige Latenzzeiten zu erreichen, Übertragungskosten zu reduzieren und die Cloud-Last zu reduzieren und andere Eigenschaften. Zu den aktuellen praktischen Anwendungen gehört, dass Amazon sein Chip-Geschäft weiter ausbaut und hofft, künftig einige Funktionen seines Smart-Speakers Echo auf Endgeräte übertragen zu können.
Cloud Computing
Edge-Operationen
Cloud Computing vs. Edge Computing
Die Cloud verfügt über gute Speicher- und Rechenkapazitäten, es mangelt jedoch an der Übertragungsrate. Da Daten vom Endgerät über mehrere Schichten übertragen werden müssen, bevor sie das Cloud-Rechenzentrum erreichen, ist dies zeitaufwändiger als Edge-Node-Computing. Zweitens wird die Zahl der IoT-Geräte in Zukunft deutlich zunehmen. Laut IBM-Statistiken gab es im Jahr 2018 weltweit etwa 15 Milliarden IoT-Geräte, und Schätzungen zufolge wird sich diese Zahl bis 2022 auf 55 Milliarden verdoppeln. Auch die Menge der erfassten Daten wird zunehmen Wenn wir uns immer noch ausschließlich auf Cloud Computing verlassen, wird es viel kosten, Daten zu übertragen, die dem Umfang des Internet of Everything entsprechen, und die Cloud wird ebenfalls überlastet sein. Edge Computing bietet daher den Vorteil, die Latenz zu reduzieren und große Datenmengen gemeinsam zu nutzen. Allerdings gibt es beim Edge Computing noch einige Probleme, die überwunden werden müssen. Genau wie bei IoT-Geräten wird die Informationssicherheit ein großes Problem sein. Im Vergleich zur Cloud kann die Informationssicherheit jedoch durch das Rechenzentrum verbessert und aufrechterhalten werden Wenn es zu diesem Zeitpunkt mehr Rechenknoten gibt, wird es mehr Möglichkeiten geben, diese zu nutzen, was auch ein Teil ist, den größere Hersteller derzeit aktiv bewältigen müssen.
Einführung in Randknoten
Derzeit gibt es keinen einheitlichen Installationsort für Edge Computing, das hauptsächlich in zwei Typen unterteilt wird:
1. Edgeserver:
Dieser Ansatz wird derzeit von vielen Unternehmen bevorzugt, da er Blade Severs oder Industriecomputer als Edge-Computing-Knotengeräte verwendet und diese Geräte in der Nähe von Endgeräten installiert, da diese Methode mehrere Vorteile bietet, darunter die Integration von Daten verschiedener Geräte, die Durchführung von Kreuzanalysen und die einfache Durchführung expandieren. Einige Leute haben sogar vorgeschlagen, dass auf Mobilfunk-Basisstationen installierte Computergeräte auch für die Popularität von Edge Computing sorgen können. Wenn in Zukunft selbstfahrende Autos auf die Straße kommen, können diese auf Mobilfunk-Basisstationen installierten Edge-Computing-Geräte für die Leistung verwendet werden Beurteilung und Analyse in Echtzeit.
2. Endgeräte:
Einige Leute haben auch vorgeschlagen, komplexe KI-Berechnungen direkt auf IoT-Endgeräten durchzuführen, bei denen es sich um selbstfahrende Autos oder verschiedene Maschinen handeln kann. Diese Methode ist jedoch nicht effizient in der Erweiterung und Datenintegration, kann aber Installationskosten sparen.
Anwendungsfeld
In Zukunft wird Edge Computing in verschiedenen Bereichen des Internets der Dinge zum Einsatz kommen und auch eine wichtige Technologie sein, die die Popularisierung des Internets der Dinge vorantreibt, insbesondere in Umgebungen, die eine zeitnahe Reaktion erfordern oder über große Datenmengen verfügen, die verarbeitet werden müssen Hier sind einige Hauptanwendungsbereiche:
1. Intelligente Fabrik:
Als frühestes Anwendungsgebiet des Edge Computing kann Edge Computing genutzt werden, um schnell festzustellen, ob verschiedene Halbzeuge in jedem Schritt den Standards entsprechen, den Produktionsprozess effektiv zu überwachen und die Produktionsqualität und -geschwindigkeit vorherzusagen.
2. Intelligente Stadt:
In Zukunft wird es in der Stadt große Datenmengen geben, daher ist Edge Computing für die vorläufige und zeitnahe Verarbeitung erforderlich, beispielsweise für den Einsatz von Edge Computing zur Verbesserung der städtischen Sicherheit, für die Echtzeit-Bilderkennung durch Kameras und für die Implementierung von Smart Gebäude.
3. Selbstfahrende Autos:
Aufgrund der Anforderungen an eine zeitnahe Reaktion beim autonomen Fahren ist Edge Computing äußerst wichtig geworden. Es ist auch der Bereich, den die meisten Experten bei der Erwähnung von Edge Computing heranziehen müssen. Darüber hinaus werden selbstfahrende Autos eine große Anzahl von Sensoren rund um das Auto installieren, um die umgebenden Straßenbedingungen zu bestimmen, um große Mengen an Daten und Bildern der Umgebung zu sammeln. Die Verarbeitung großer Datenmengen macht Edge Computing äußerst wichtig Es ist ersichtlich, dass Edge Computing für selbstfahrende Autos unverzichtbar sein wird.
4. Logistikzentrum:
Die Menge an Waren, die Logistikzentren täglich bewältigen müssen, nimmt in den letzten Jahren kontinuierlich zu, um die Arbeitskosten zu senken. In Zukunft kann Edge Computing auf Bereiche wie das Förderbandmanagement angewendet werden , Warenverteilung und Sortiermaschinenklassifizierung zur Beschleunigung der Kommissionierung.
Marktgröße
Edge Computing ist eine Methode, um das Problem der Datenübertragung zu lösen und auch den enormen Datenverarbeitungsbedarf des zukünftigen Internet of Everything zu bewältigen. IBM schätzt, dass es im Jahr 2019 und in drei Jahren bis 2022 15 Milliarden IoT-Geräte geben wird wird mehr als 15 Milliarden Internet-of-Things-Geräte sein. Dreimal so hoch wie 55 Milliarden. Die Marktgröße der Edge-Computing-Geschäftsmöglichkeiten wird im Jahr 2018 auf 1,272 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird im Jahr 2024 6,959 Milliarden US-Dollar erreichen.