云计算、雾计算、边缘计算 能否混出效果?
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2019-08-02 10:01 ???文章来源:边缘计算社区
文章摘要:物联网在飞速发展的同时也产生了大量数据,面对数据处理压力,各种「计算」层出不穷,云计算、雾计算、边缘计算等名词纷纷涌出,那这些计算方式有何区别?应用于哪些场景?在不同场景或同一场景的不同情况下又要如何选择计算方式?

物联网在飞速发展的同时也产生了大量数据,面对数据处理压力,各种「计算」层出不穷,云计算、雾计算、边缘计算等名词纷纷涌出,那这些计算方式有何区别?应用于哪些场景?在不同场景或同一场景的不同情况下又要如何选择计算方式?

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云计算、雾计算、边缘计算各有优点

云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。云计算系统由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成,云平台从用户的角度可分为公有云、私有云、混合云等。通过从提供服务的层次可分为:基础设施即服务(Iaas)、平台即服务(Paas)和软件即服务(Saas)。

云计算,像在每个不同地区开设不同的自来水公司,没有地域限制,优秀的云软件服务商,向世界每个角落提供软件服务——就像天空上的云一样,不论你身处何方,只要你抬头,就能看见!

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雾计算的原理与云计算一样,都是把数据上传到远程中心进行分析、存储和处理。但是雾计算相比于云计而言算要把所有数据集中运输到同一个中心,雾计算的模式是设置众多分散的中心节点,即所谓「雾节点」来处理,这样能够让运算处理速度更快,更高效得出运算结果。

假如说云计算是把所有东西都送往天上的云彩中,雾计算就是把数据送到身边的雾气里,和云计算相比,雾计算显得更接地气了一些!

边缘计算和云计算互相协同,它们是彼此优化补充的存在。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。而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。边缘计算和云计算都是处理大数据的计算运行方式。但不同的是,这一次,数据不用再传到遥远的云端,在边缘侧就能解决,更适合实时的数据分析和智能化处理,也更加高效而且安全。

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如果说云计算是集中式大数据处理,那么边缘计算可以理解为边缘式大数据处理!


以安防行业为例来说,从计算方式上来讲,云计算是「云+端」的模式。智能安防终端通过网络连接到云计算中心,获取按需、共享和可配置的计算资源,与云形成一个综合平台。这种计算方式为我国庞大的视频监控网提供了存储、检索、分析等方面的强大支撑;作为云计算的补充,边缘计算指在靠近物或数据源头的一侧,为摄像头等终端设备就近提供服务,如果说云计算提供强大的全局结构化数据推理分析和资源管控力,那么边缘计算则提供快速、敏捷、高效、精准的实时响应;而雾计算则相当于「更贴近地面的云」,可以创建分布于不同地方的云服务。


在万物互联的「赛道」上,云计算、雾计算等计算「选手」也各有所长。然而,有时单个「选手」无法满足需求各异的应用场景,怎么办?「混合计算」就扮演着协调每位「队员」的「教练」角色。那么,「混合计算」究竟是什么?有何应用?


万物互联时代需要更强算力

据测算,到 2020 年,全球联网设备的数量将达到 500 亿台;到 2025 年,万物互联的销售收入将达到 1.6 万亿美元;到 2030 年,物联网产生的数据量将达到 4.4ZB(泽字节)。


「当前数据从消费端到生产端、从设备到数据本身,万物互联市场已呈现出爆发式增长态势。而大数据和物联网技术对数据处理能力的要求很高,这就需要充分挖掘算力。」复旦大学大数据试验场研究院、上海市数据科学重点实验室副研究员张帆说。


「『混合计算』就是试图利用 5G 的万物互联能力,综合利用云计算、雾计算、边缘计算等计算方式,实现高效协同计算。」福建工程学院科研处处长、福建省北斗导航与智慧交通协同创新中心主任邹复民教授介绍道,「混合计算」这一概念最早由蒋志祥在 WMIC 2018 世界移动互联网大会上提出。这一概念的形成,历经了多年的发展。


谈及其技术原理,张帆说,「混合计算」借鉴了异构计算的思想——用不同的计算资源处理适合该结构的任务。异构计算的概念提出的时间很早,但受实现条件限制,直到近年才得到了巨大的发展。


随着万物互联市场的发展,产业界逐渐认识到单一的计算方式不能解决所有问题,为此针对不同计算方法各大厂商展开了积极探索:英特尔公司在 2015 年收购阿尔特拉公司,同时着手开发芯片内可重构技术;赛灵思公司在 2015 年实现了编程环境的统一;百度在 2016 年开始推进「百度大脑项目」,试图在一个计算体系内实现多种算力的混合……


2018 年 1 月 4 日,工业互联网产业联盟正式发布了《工业互联网平台白皮书(2017)》,其中关于工业互联网平台功能架构图的内容,已经初步陈述了边缘计算和云计算进行协同计算的理念。不仅如此,华为、西门子等公司也针对「边云协同」不断地进行探索。

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不同计算方式协同处理问题

在不同的应用场景,云计算、雾计算、边缘计算等计算方法展现出的优势也不同。


以公共安全视频监控为例,前端摄像机要提高实时性、在本地完成图像识别,就需要将 AI 算力注入边缘,而在边缘处理过的数据则需要上传至云端,以便进行综合分析;又如,智慧交通领域中,车辆在自动行驶时遇到紧急情况,需要边缘计算技术在毫秒级时间内做出判断,而交通诱导则需要立足于云计算对交通大数据的综合分析与挖掘。


张帆认为,与早前单个计算方法不同,「混合计算」将各类计算方法进行排列组合,构建出某领域专用的高效应用组件,从而更好地满足无线互联、视频处理、图像识别、智能制造等多领域的高效处理需求。


再如,在无人驾驶领域,可综合利用边缘计算、云计算和人工智能(AI)技术:用边缘计算传感器收集数据,将数据发至云端,传感器融合、虚拟世界模型更新都在云端实现;AI 在「云」中确定行动计划,并通过云端向汽车发布控制命令。


邹复民说,「混合计算」的技术平台可以部署在从消费级各类应用、到智慧城市级各类应用、到农业溯源区块链的各类应用、再到未来最具增长的工业互联网各类应用。


在技术和应用层面存在诸多挑战

混合计算作为新兴概念,目前尚未有成熟的技术方案和框架。从其概念中也可以看出,其面临的挑战之一就是连通性。随着连接设备数量的剧增,网络管理、灵活扩展和可靠性保障等方面都面临着巨大挑战。

以工业互联网为例,其存在大量的异构总线和多种制式的网络,它们在兼容多种连接的同时还需要确保连接的实时性和可靠性。在此基础上,要实现数据协同,则需要跨厂商、跨平台的集成与操作。


面对海量复杂的应用环境,如何将任务准确、完整地下达到各计算节点;通过计算节点计算后,如何将有效信息整合到任务中进行反馈、又如何抵御网络攻击保障安全与隐私……这些都是对「混合计算」协同能力的重要考验。


来源:搜狐-国际在线、安防展览网、CSDN-视界云
整理:司南物联


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