邊緣計算,原來早就在你我身邊
過去十年,無線通信的革新與人工智能的復興使人類社會發生了翻天覆地的變化。這兩股新興力量的交織碰撞,推動著移動通信系統的一步步演進,從一開始的“人聯”到“物聯”,然后邁向“萬物智聯”。邊緣計算與邊緣智能接踵而至,為“萬物智聯”提供解決方案,被學術界和工業界一致視為是實現下一代移動通信系統的兩項關鍵技術。
這期,就和文檔君一起了解一下,什么是邊緣計算吧。
邊緣計算旨在將云計算平臺遷移到無線接入網的邊緣側,以就近地為終端用戶提供彈性的計算服務。
邊緣智能以邊緣計算平臺為依托,將人工智能的學習和推理能力嵌入網絡邊緣,從而實現通信、計算和學習的深度融合。
為什么要邊緣計算呢,那文檔君就不得不現談談他的老大哥 —— 云計算。
千禧年后,云計算(Cloud Computing)—— 一種新興的計算范式快速崛起并蓬勃發展。云計算屬于分布式計算的一種,其通過網絡云將龐大的數據計算分解成許多小的部分,分發給多部服務器處理和分析,最后返回結果。
云計算技術在全球范圍的大規模部署應用,為社會的工作方式和商業模式帶來了巨大的改變,同時使其也面臨著巨大的技術挑戰。
據國際數據公司(IDC)預測,到 2025 年全球將有 800 億臺終端設備接入到互聯網,移動數據流量將高達 160 ZB,約等于 16 萬億 GB。
這些遷移到云端的龐大數據給云計算系統帶來了極大的負載,易造成核心網擁塞。
云計算系統中,終端設備與云端通過無線接入網(RAN)、回程網(Backhaul Network)以及因特網等多種網絡相連。將終端設備的數據上傳至云端會引起很長的傳播時延,難以滿足 5G 的毫秒級時延需求。
在 IoT 和 5G 愿景的推動下,一種全新的計算范式 —— 邊緣計算應運而生。通過在網絡邊緣側為用戶 IT 服務和云計算功能,邊緣計算技術能夠有效地降低網絡運營和服務交付的時延,并提供更好的用戶體驗。邊緣計算被視為是實現 5G 通信與計算融合的一項關鍵使能技術,已被納入 3GPP。
通過邊緣計算的發展歷程,我們能看到邊緣計算技術已經過了“萌芽”、“定義”階段,現在正蓬勃發展中。
邊緣計算系統由終端設備(如終端用戶、客戶端、服務訂閱者等)和邊緣服務器共同組成,其中邊緣服務器是電信運營商在無線接入點上部署的小型數據中心。終端設備與邊緣服務器位于同一個 RAN 內,并通過無線鏈路進行信息交互。同時,邊緣服務器通過網關和骨干網連接到位于云端的大型數據中心。
結合網絡功能虛擬化(Network Functions Virtualization,NFV)、信息中心網絡(Information Centric Networking,ICN)和軟件定義網絡(Software Defined Networks,SDN)三項技術,邊緣計算可以在虛擬化平臺上完成部署。
NFV 創建多個虛擬機來同時處理多項業務或執行多種網絡功能,從而為多個終端設備提供彈性的計算服務。
ICN 提供了一種端到端的服務識別模式,將以主機為中心轉換為以信息為中心,從而實現基于內容感知的計算功能。
SDN 將網絡資源抽象到虛擬化平臺上,由網絡管理員進行統籌規劃,進而構建可擴展和動態化的計算環境。
更低的時延
端到端時延主要由三部分組成:傳播時延、傳輸時延和計算時延。邊緣計算技術可以在 RAN 的邊緣側為終端設備提供計算服務,業務數據無需跨越網關和骨干網,從而大大提高了系統的響應速度。
邊緣計算 | 云計算 | 比較結果 | |
---|---|---|---|
傳播時延 | 數據的傳輸距離通常不到 1 公里 | 終端用戶與云中心網絡服務器可相距幾十上百公里甚至是橫跨大洲大洋 | 邊緣計算的傳播時延遠小于云計算 |
傳輸時延 | 任務通信范圍限制在網絡邊緣 | 終端設備上傳任務至云中心網絡需要跨越多個網絡層級。流量控制、路由數據轉發、其他網絡管理操作將造成較大的傳輸時延 | 邊緣計算的傳輸時延小于云計算 |
計算時延 | 服務范圍小,總終端少 | 服務范圍大,總終端多 | 單個用戶得到的計算資源,二者相差無幾 |
更高的用戶隱私保護
與云計算相比,邊緣計算系統可以更好地保護用戶隱私并提供更加安全的服務。
云計算平臺通過遠程公共大數據中心管理所有用戶的信息,由于信息資源高度集中,受到攻擊時容易引發大規模的數據泄露、丟失問題。邊緣計算技術實現了數據的分布式處理與存儲,避免了信息的高度集中,降低了其遭受黑客攻擊的可能性。在企業專有部署的邊緣服務器中,可以由企業管理員進行數據管理授權、訪問控制并且分類不同級別的服務請求,有效降低了隱私數據的泄露。
更強的環境感知
得益于終端設備與邊緣服務器的相鄰特性,邊緣計算技術可以通過少量的信令來獲取感知用戶的實時信息(如行為、位置、周邊環境),并為用戶提供專屬的情景服務(如路線規劃、商品推薦)。
更高的效能
終端設備可以將計算密集型業務協調至邊緣服務器上進行處理,在減輕本地計算負載的同時,顯著降低網絡空口上的數據傳輸能耗。
通過簡單介紹,相信大家對邊緣計算有了一定的了解。
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