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云中心已死,邊緣計算上位?

2018-11-27   來源:   評論:0
摘要: 近年來,計算工作負載一直在遷移:首先是從本地數據中心遷移到云,現在越來越多地從云數據中心遷移到更靠近正在處理的數據源的「邊緣」位置。
  近年來,計算工作負載一直在遷移:首先是從本地數據中心遷移到云,現在越來越多地從云數據中心遷移到更靠近正在處理的數據源的「邊緣」位置。目標是通過縮短數據傳輸距離來提高應用和服務的性能和可靠性,降低運行成本,從而減少帶寬和延遲問題。
  邊緣計算
  云中心「死亡」了嗎?2018 年 10%傳統數據中心關閉
  當然,這并不是說內部部署或云中心已經死亡,有些數據總是需要在集中位置進行存儲和處理。要知道數字基礎設施肯定在發生變化。例如,據 Gartner 稱,到 2025 年,80%的企業將關閉其傳統數據中心,而 2018 年則為 10%。由各種業務需求驅動的數據處理是這種基礎設施發展的關鍵驅動因素。
  隨著最近業務驅動的 IT 計劃的增加(通常超出傳統的 IT 預算),物聯網解決方案、邊緣計算環境和「非傳統」IT 的實施迅速增長。此外,人們越來越關注面向外部應用的客戶體驗,以及糟糕的客戶體驗對企業聲譽的直接影響。這種外向焦點導致許多組織根據網絡延遲、客戶群體集群和地緣政治限制(例如,歐盟的通用數據保護法規 [GDPR] 或監管限制)重新考慮某些應用程序的放置。
  當然,邊緣計算涉及挑戰(間歇性的),因為其網絡邊緣具低帶寬和高延遲為特征。如果大量的智能邊緣設備正在運行軟件,例如機器學習應用程序需要與中央云服務器或中間「霧」中的節點進行通信,這就會出現問題。然而,解決方案正在進行中。
  隨著邊緣計算處于 Gartner 2018 年云計算炒作周期的高峰期,在標準和最佳實踐得以確定之前,還有很多可能的錯誤出現,并且主流采用可以繼續進行。這篇 ZDNet 的特別報道,旨在設定場景中評估當前的競爭狀態。
  定義
  邊緣計算是一個相對較新的概念,已經與另一個術語「霧計算」相關聯,這可能導致非專業觀察者之間的混淆。以下是一些有希望澄清情況的定義。
  Edge of the Edge 2018
  將計算能力提供給網絡的邊緣端,以提高應用程序和服務的性能,運營成本和可靠性。通過縮短設備與為其提供服務的云資源之間的距離,以及減少網絡跳數,邊緣計算減輕了當今互聯網的延遲和帶寬限制,引入了新的應用類別。實際上,這意味著在今天的集中數據中心和越來越多的設備之間,會在路徑上分配新的資源和軟件堆棧,特別是在最后一英里網絡附近的基礎設施和設備方面。
  451 Research / OpenFog Consortium
  霧計算,從邊緣設備的一端「開始」(在此背景下,我們將邊緣設備定義為傳感器數據來源的設備,例如車輛、制造設備和智能醫療設備),這些設備具有必要的計算硬件、運行系統、應用軟件和連接參與分布式計算。它從邊緣擴展到「近邊緣」功能,例如本地數據中心和其他計算資產、企業或運營商無線接入網絡內的多接入邊緣(MEC)功能、托管服務提供商內的中間計算和存儲功能/互連/托管設施,最終到云服務提供商的服務。這些位置已集成或托管'霧節點'。
  David Linthicum(Deloitte Consulting 首席云戰略官)
  「邊緣計算和存儲系統也位于邊緣,盡可能接近產生正在處理的數據的組件、設備、應用程序或人。目的是消除處理延遲,因為數據不必是從網絡邊緣發送到中央處理系統,然后回到邊緣...... 由思科創建的術語「霧計算」也指將計算擴展到網絡邊緣。思科于 2014 年 1 月推出了霧計算作為將云計算功能帶到網絡邊緣的一種方式...... 本質上,霧是標準,邊緣是概念。霧在邊緣計算概念中實現可重復的結構,因此企業可以將計算推出集中式系統或云,以獲得更好更可擴展的性能。」
  以下是 OpenFog 聯盟如何可視化網絡邊緣的數據生成「事物」,核心的云數據中心和兩者之間的霧基礎設施之間的關系:
  圖片:OpenFog Consortium
  市場估計
  根據 B2B 分析師 MarketsandMarkets 的數據,到 2022 年,邊緣計算市場的價值將達到 67.2 億美元,高于 2017 年的 14.7 億美元,年復合增長率 35.4%。關鍵驅動因素是物聯網和 5G 網絡的出現,「智能」應用程序數量的增加以及云基礎架構負載的增加。
  邊緣計算市場動態
  在垂直細分市場中,電信和 IT 公司將在 2017 - 2022 年預測期內擁有最大的市場份額。這是因為企業面臨高網絡負載和不斷增長的帶寬需求,需要優化和擴展其無線接入網絡(RAN),以便為其應用和服務提供高效的移動(或多接入)邊緣計算(MEC)環境。
  MarketsandMarkets 表示,在預測期內,邊緣計算市場增長最快的部分很可能是零售業務:物聯網傳感器、攝像頭和信標產生的大量數據,可以在網絡邊緣更有效地收集、存儲和處理,而不是云或本地數據中心。
  Grand View Research 采取更為保守的觀點,估計到 2025 年邊緣計算市場的價值將達到 32.4 億美元,盡管在 2017 - 2025 年的預測期內,這仍然是 41%的「非凡」年復合增長率。研究公司表示,從地區來看,由于物聯網設備在美國和加拿大的滲透率增加,北美將引領市場,而具有最高 CAGR 的垂直領域將是醫療保健和生命科學,這得益于「存儲能力和實時性」邊緣計算解決方案提供的計算「。Grand View Research 表示,由于邊緣計算解決方案能夠降低運營成本,中小企業在預測期內的年復合增長率將達到最高(46.5%)。
  最樂觀的增長預測來自 451 Research,在 2017 年 10 月的一項研究中《霧計算市場的規模和影響》(由 OpenFog Consortium 委托)。這項廣泛的研究使霧化計算的市場機會在 2022 年達到 182 億美元,高于 2018 年的 10.3 億美元和 2019 年的 37 億美元,2018 年至 2022 年的年復合增長率為 104.9%。
  數據:451 Research&OpenFog Consortium / Chart:ZDNet
  據 451 Research 稱,就市場份額而言,2022 年霧計算的主要垂直行業將是公用事業,交通運輸,醫療保健,工業和農業。
  圖片來源:451 Research&OpenFog Consortium/ Chart:ZDNet
  談到 2022 年的霧計算生態系統,451 Research 分解了這樣的組件:
  數據:451 Research&OpenFog Consortium / Chart:ZDNet
  硬件組件表現很好,在 2022 餡餅圖中占 42.1%,其次是霧應用/平臺(21.5%)和霧化服務(20.4%)。難怪硬件供應商和云應用/服務提供商正在排隊等待快速發展的邊緣/霧市場。
  盡管他們有不同的側重點,但這些預測清楚地表明,邊緣計算的「完美風暴」正在由快速增長的互聯網連接設備和即將出現的高帶寬、低延遲 5G 網絡創建。愛立信 2018 年 6 月的移動報告總結了這些領域的預期發展。
  雖然個人電腦、筆記本電腦、平板電腦和(在較小程度上)移動電話在 2017 年至 2023 年期間呈現持平增長,但物聯網設備正在起飛:那些具有廣域連接的設備將實現 30%的年復合增長率,短距離物聯網設備增長放緩(17%年復合增長率)。這導致 2017 年(175 億)和 2023(314 億)之間連接設備數量增加了近 80%(79.4%)。
  蜂窩 IoT 設備是廣域 IoT 設備的子集
  數據:愛立信移動報告,2018 年 6 月/圖表:ZDNet
  就 5G 而言,愛立信預計 2018 年下半年出現首批純數據設備和 2019 年首批 5G 智能手機。隨著 2020 年第三代芯片組的問世,到 2023 年,該公司預計將有 10 億部 5G 設備將在全球范圍內連接。
  CPE / FWT:客戶提供的設備/固定無線終端
  圖片:愛立信移動報告,2018 年 6 月
  愛立信表示,首批基于模塊的 5G 物聯網設備預計將在 2020 年支持用于工業過程監控的超低延遲通信。
  邊緣計算的標準和組織
  任何新的 IT 計劃都需要標準和最佳實踐,而早期階段通常由具有不同議程的多個團體和聯盟組成(盡管成員中通常存在重大差異)。邊緣/霧計算也不例外。
  霧計算是思科創造的一個術語,由 OpenFog Consortium 支持,該聯盟由 Arm、思科、戴爾、英特爾、微軟和普林斯頓大學邊緣實驗室于 2015 年成立。其使命宣言(部分)內容如下:
  我們的工作將定義分布式計算、網絡、存儲、控制和資源的架構,以支持物聯網邊緣的智能,包括自我感知的機器、物體、設備和智能對象。OpenFog 成員還將識別和開發新的運營模式。最終,我們的工作將有助于實現和推動下一代物聯網。
  邊緣計算由 EdgeX Foundry 推動,這是一個由 Linux 基金會托管的開源項目。
  EdgeX Foundry 的目標包括:構建和推廣 EdgeX 作為統一物聯網邊緣計算的通用平臺; 認證 EdgeX 組件以確保互操作性和兼容性;提供快速創建基于 EdgeX 的物聯網邊緣解決方案的工具,并與相關的開源項目、標準組織和行業聯盟合作。
  根據 EdgeX Foundry 的說法,「該項目的最佳點是邊緣節點,如嵌入式 PC、集線器、網關、路由器和本地服務器,以解決分布式物聯網霧中'東西南北'相互作用的關鍵互操作性挑戰建筑。」
  EdgeX Foundry 的技術指導委員會包括來自 IOTech、ADI、Mainflux、戴爾、Linux 基金會、三星電子、VMWare 和 Canonical 的代表。
  該領域還有另外兩個行業機構:日本專注的 EdgeCross 聯盟,由 Omron Corporation、Advantech、NEC、IBM Japan、Oracle Japan 和 Mitsubishi Electric 于 2017 年 11 月成立;工業互聯網聯盟,由 AT&T、思科、通用電氣、英特爾和 IBM 于 2014 年成立。
  邊緣計算指數:從邊緣到企業
  Futurum Research 在 2017 年底對 500 多家北美公司(從 500 到 50,000 名員工)進行了調查,以發現他們在邊緣計算方面的方案采用和部署、投資意圖等。Futurum 表示,所有受訪者都對邊緣計算投資決策產生了影響,其中 41.8%為「運營人員」,25.6%為「董事、經理、團隊領導」級別;但只有 8.6%的人被歸類為「執行、高級管理人員、所有者、合作伙伴」。
  Futurum 報告稱,近四分之三(72.7%)的公司已經實施了邊緣計算戰略,或者正在實施這一戰略。此外,幾乎所有人(93.3%)都打算在未來 12 個月內投資邊緣計算。
  Futurum 還策劃了一個通用的數字化轉型指數,該指數在 2018 年將 68%的公司納入「領導者」和「采用者」類別。因此,72.7%的受訪者已經投資于邊緣計算,這表明這對于精通技術的企業來說是一個熱門話題。然而,Futurum 還指出,「93.3%的企業在未來 12 個月內投資邊緣計算的熱情并未與他們的投資規模相提并論」。
  當被問及邊緣計算數據流在其業務流程中的重要性時,Futurum 的受訪者之間的積極氛圍仍在繼續,71.8%的受訪者將其描述為「極其」(22.2%)或「非常」(49.6%)重要:
  數據:Futurum Research / Chart:ZDNet
  這種對邊緣計算的熱情的關鍵驅動因素是什么?對于 Futurum 的受訪者來說,它是「提高了應用程序性能」,其次是「實時分析/數據流」:
  數據:Futurum Research / Chart:ZDNet
  該分析公司將這些優先級解釋為對運營效率需求的反映,表明物聯網戰略的排名相對較低,通常被稱為規范邊緣計算用例,「未來幾年可能會增加」。
  研究公司表示,只有 15.6%的 Futurum 受訪者旨在將邊緣計算和云計算分開,這一決定通常受到數據和系統安全問題的驅動,并側重于分區運營。這使得近 64%(63.9%)已經部署(28.3%)或正在尋求(35.6%)邊緣/數據中心分析解決方案,加上 20.5%的人不確定是將這些功能組合在一起還是將它們分開:
  數據:Futurum Research / Chart:ZDNet
  「不確定」和「尋求響應」占調查樣本的 56.1%,這顯然是邊緣計算提供商的重要機會。
  2018 年霧計算展望
  2017 年 12 月,OpenFog Consortium 對其 61 個成員組織的霧計算狀態進行了調查,發現令人印象深刻的是 70%的 CEO 都意識到他們眼見的霧計算變化。
  2018 年的霧計算預算普遍增加(40%)或保持不變(51%),只有 5%的受訪者覺得減少。倡議主要以研發部門為基礎(51%),絕大部分以物聯網應用為主要關注領域(70%)。
  安全性是 OpenFog 受訪者中首要關注的問題(32%),其次是對早期/未經證實的技術、互操作性和不明確的投資回報率的擔憂。霧計算的主要驅動因素是延遲和帶寬問題。受訪者預計制造業、智能城市和交通運輸將成為采用霧計算的頂級行業,其次是能源、醫療保健和智能家居。
  主要供應商
  邊緣/霧計算可以將工作負載從云數據中心拉開,因此看到云巨頭采取措施防止這些工作負載逃離其軌道也就不足為奇了。
  亞馬遜 AWS
  在亞馬遜 2016 年 re:Invent 開發者大會上推出,AWS Greengrass 以公司現有的物聯網和 Lambda(無服務器計算)產品為基礎,將 AWS 擴展到間歇性連接的邊緣設備。
  「借助 AWS Greengrass,開發人員可以直接從 AWS 管理控制臺將 AWS Lambda 函數添加到已連接的設備,并且設備可以在本地執行代碼,以便設備可以響應事件并近乎實時地執行操作。AWS Greengrass 還包括 AWS 物聯網消息傳遞和同步功能,使設備可以在不連接回云的情況下向其他設備發送消息「,亞馬遜還表示,「AWS Greengrass 允許客戶靈活地讓設備在有意義的時候依賴云,在有意義的時候自己執行任務,并在有意義的時候相互交談,所有這些都在一個無縫的環境中完成。」
  AWS-greengrass
  當然,這些是「智能」邊緣設備:Greengrass 需要至少 1GHz 的計算(Arm 或 x86),128MB 的 RAM 以及用于操作系統、消息吞吐量和 AWS Lambda 執行的額外資源。根據亞馬遜的說法,「Greengrass Core 可以運行在從 Raspberry Pi 到服務器級設備的各種設備上」。
  Microsoft
  自 2017 年 6 月開始在 Microsoft 的 BUILD 2017 開發者大會上推出 Azure IoT Edge,允許云工作負載集裝箱化,并在從 Raspberry Pi 到工業網關的智能設備上本地運行。
  Azure IoT Edge 包含三個組件:IoT Edge 模塊、IoT Edge 運行時環境、 物聯網中心。IoT Edge 模塊是運行 Azure 服務,第三方服務或自定義代碼的容器;它們部署到 IoT Edge 設備并在本地執行。IoT Edge 運行時環境在每個 IoT Edge 設備上運行,管理已部署的模塊,而 IoT Hub 是基于云的界面,用于遠程監控和管理 IoT Edge 設備。
  以下是不同的 Azure IoT Edge 元素如何組合在一起:
  Azure-IOT-edge
  隨著全面上市,微軟增加了新的功能,以 Azure IoT Edge 為例,其中包括:開源的支持; 、備配置、安全和管理服務和簡化的開發人員體驗。
  谷歌
  2018 年 7 月,谷歌宣布推出兩款大規模開發和部署智能連接設備的產品:Edge TPU 和 Cloud IoT Edge。Edge TPU 是一種專用的小型 ASIC 芯片,設計用于在邊緣設備上運行 TensorFlow Lite 機器學習模型。Cloud IoT Edge 是將 Google 的云服務擴展到物聯網網關和邊緣設備的軟件堆棧。
  Cloud IoT Edge 有三個主要組件:用于網關級設備(至少有一個 CPU)的運行時,用于存儲、轉換、處理和從邊緣數據中提取智能,同時與 Google 的其他云 IoT 平臺進行互操作;Edge IoT Core 運行時,可將邊緣設備安全地連接到云端;Edge ML 運行時基于 TensorFlow Lite,使用預先訓練的模型執行機器學習推理。
  谷歌云-IOT-edge
  在撰寫本文時(2018 年 9 月),Edge TPU 和 Cloud IoT Edge 都處于 alpha 測試階段。
  結語
  邊緣/霧計算轉換是計算中定期發生的焦點轉移之一。例如,從大型機到臺式 PC,到本地數據中心,再到云數據中心。現在,我們正在研究現有元素的混合,以及數十億的智能物聯網設備,它們通過網關和節點之間的「霧」聯系在一起。設備連接一直是阻礙這種轉變的瓶頸,但隨著 5G 移動網絡的出現,這種情況即將得到巨大的改變。
  任何可以從物聯網數據流的及時分析中獲益的行業部門都將對邊緣/霧計算感興趣。這就是為什么技術堆棧的各個級別的供應商都有巨大的機會。
  隨著越來越多的數據生成、處理和存儲在更多的位置,圍繞基礎架構管理和數據安全、隱私和治理的問題將變得比現在更加重要。讓我們希望這些問題盡快得到解決。
  via ZDNET
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