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边缘计算技术发展现状与对策
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摘要:边缘计算是通过把计算、存储、带宽、应用等资源放在网络的边缘侧,减小传输延迟和带宽限制的新兴技术。这项技术为物联网、云计算等技术提供了前所未有的连接性、集中化以及智
边缘计算是通过把计算、存储、带宽、应用等资源放在网络的边缘侧,减小传输延迟和带宽限制的新兴技术。这项技术为物联网、云计算等技术提供了前所未有的连接性、集中化以及智能化,满足了敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求,将是实现分布式自治、工业控制自动化的重要支撑。本文对边缘计算技术、标准、产业和应用国内外发展现状与趋势进行了梳理分析,提出了我国的进一步发展对策。
一、关于边缘计算技术
近年来,“物联网”“云计算”等技术得到广泛应用,但是随着万物互联以及5G高带宽、低时延时代的到来,各类业务如车联网、工业控制、4K/8K、虚拟现实/增强现实(VR/AR)等所产生的数据量爆炸式增长,对计算设施带来了实时性、网络依赖性和安全性等方面的要求,为了解决这些问题,国内外学者们提出了边缘计算的概念。
边缘计算的“边缘”指的是在数据源与云端数据中心之间的任何计算及网络资源。例如,智能手机就是个人与云端的“边缘”,智能家居中的网关就是家庭设备与云端的“边缘”。边缘计算的基本原理就是在靠近数据源的地方进行计算,是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力,就近提供边缘智能服务的开放平台。与云计算相比较,边缘计算就近布置,因而可以理解为云计算的下沉。
边缘计算实现了物联网技术前所未有的连接性、集中化和智能化,由此可以满足敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求,是实现分布式自治、工业控制自动化的重要支撑。
边缘计算是计算系统从扁平到边缘,以及面向5G网络架构演进的必然技术,同时也提供了一种新的生态系统和价值链。第三方数据分析机构IDC预测,到2020年,全球将有约500亿的智能设备接入互联网,其中主要涉及智能手机、可穿戴设备、个人交通工具等,其中40%的数据需要边缘计算服务。边缘计算有着强大市场潜力,也引起了各研究机构、标准组织、服务提供商和产业界极大的关注。
二、世界发展现状与趋势
目前,边缘计算技术与应用仍处于发展初期阶段,亚马逊、谷歌和微软等云计算巨头是该领域的领跑者。
2017年,亚马逊携AWS Greengrass进军边缘计算领域,走在了行业的前面。该服务将AWS扩展到设备上,这样就可以“在本地处理它们所生成的数据,同时仍然可以使用云来进行管理、分析数据和持久的存储”。
微软公司计划未来4年在物联网领域投入50亿美元,其中包括边缘计算项目。2017微软发布了Azure IoT Edge解决方案,该方案“将云分析扩展到边缘设备”,支持离线使用。该公司还希望聚焦于人工智能应用。
谷歌2017年以来已宣布了两款相关的新产品,即硬件芯片Edge TPU和软件堆栈Cloud IoT Edge,意在帮助改善边缘联网设备的开发。谷歌表示,“Cloud IoT Edge将谷歌云强大的数据处理和机器学习功能扩展到数十亿台边缘设备,比如机器人手臂、风力涡轮机和石油钻塔,这样它们就能够对来自其传感器的数据进行实时操作,并在本地进行结果预测。”
国际上许多公司也在开发软件和技术帮助边缘计算实现腾飞。
惠普公司计划在未来4年内向边缘计算领域投资40亿美元。该公司的Edgeline Converged Edge Systems系统的目标客户是那些希望获得数据中心级计算能力,且通常在边远地区运营的工业合作伙伴。其系统承诺在不依赖于将数据发送到云或数据中心的情况下,为工业运营(比如石油钻井平台、工厂或铜矿)提供来自联网设备的洞见。
人工智能芯片制造商英伟达于2017年推出了Jetson TX2,这是一个面向边缘设备的人工智能计算平台。它的前身是Jetson TX1,它号称要“重新定义将高级AI从云端扩展到边缘的可能性”。
有关边缘计算的标准化工作也逐渐受到各大标准化组织的关注,主要国际标准化组织纷纷成立相关工作组,开展边缘计算标准化工作。2014年,欧洲电信标准化协会(ETSI)成立移动边缘计算标准化工作组;2015年,思科、ARM、戴尔、英特尔、微软、普林斯顿大学等机构联合发起成立开放雾计算联盟;2017年ISO/IECJTC1SC41成立了边缘计算研究小组,以推动边缘计算标准化工作。2017年IEC发布了VEI(Vertical Edge Intelligence)白皮书,介绍了边缘计算对于制造业等垂直行业的重要价值。2018年初,ITU-TSG20(国际电信联盟物联网和智慧城市研究组)成功立项首个物联网领域边缘计算项目“用于边缘计算的IOT需求”。
文章来源:《计算技术与自动化》 网址: http://www.jsjsyzdhzz.cn/qikandaodu/2020/0818/396.html