随着中国信息产业自主可控的趋势越来越强,服务器的国产化、安全化成为一个重要的议题,在这样的需求下,边缘计算技术受到了愈加广泛的关注。
边缘计算是指将计算资源放置在更靠近设备或用户的位置,对于数据中心来说,这就是位于网络边缘的系统。通常,系统会连接到距离用户或设备一定距离的云服务。通过将数据处理移到边缘,减少等待时间,大部分数据在用户或设备附近进行处理。实现该功能的主要硬件便是边缘计算服务器,因此边缘计算服务器具有实时性、智能性以及安全性等优点。
实时性
边缘计算服务器能够处理在“边缘”形成的数据。就以现在充满争议的“自动驾驶”为例,其实自动驾驶汽车本身就是一台高性能计算机,它需要通过大量的传感器来收集数据。为了安全可靠地运行,它需要迅速对周围的环境做出反应,处理速度有任何延迟都有可能是致命的。如果只利用传统的云计算,虽然数据处理主要是在云端进行,但在中央服务器之间来回传送数据可能需要几秒钟的时间,这对于自动驾驶来说所需时间太长了。而边缘计算服务器能够在“即时计算”的需求下,让自动驾驶汽车在车辆端更快速地处理数据成为可能,不需要在车辆和云端之间来回传输数据。
智能性
利用边缘计算技术,网络里面有大量的功能在边缘节点就可以直接处理掉。传统的架构一些功能都需要回到中央服务器处理,但是现在在边缘就能直接处理并返回对应的结果,这一特性可以满足多种场景的需要,例如:身份验证,日志过滤,数据整合,图像处理和 TLS(HTTPS)会话设置等等。
安全性
边缘计算服务器使终端提取数据无需再传输到云端加工,降低了终端敏感数据隐私泄露的风险,实现了数据的“阅后即焚”,极大保护了用户隐私数据,同时也降低了中央服务器受外界入侵的可能性。
凭借这些独特的优势,边缘计算服务器未来前景广阔,潜在的应用包括自动驾驶汽车、增强现实(AR)、店内个性化营销、人工智能(AI)、大数据分析、制造和IoT设备等。
边缘服务器为用户提供一个进入网络的通道和与其它服务器设备通讯的功能,通常边缘服务器是一组完成单一功能的服务器,如防火墙服务器,高速缓存服务器,负载均衡服务器,DNS服务器等。
对物联网而言,边缘计算技术取得突破,意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端,处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率,减轻云端的负荷。由于更加靠近用户,还可为用户提供更快的响应,将需求在边缘端解决。
物联网应用
全球智能手机的快速发展,推动了移动终端和“边缘计算”的发展。而万物互联、万物感知的智能社会,则是跟物联网发展相伴而生,边缘计算系统也因此应声而出。
事实上,物联网的概念已经提出有超过15年的历史,然而,物联网却并未成为一个火热的应用。一个概念到真正的应用有一个较长的过程,与之匹配的技术、产品设备的成本、接受程度、试错过程都是漫长的,因此往往不能很快形成大量使用的市场。
根据Gartner的技术成熟曲线理论来说,在2015年IoT从概念上而言,已经到达顶峰位置。因此,物联网的大规模应用也开始加速。因此未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期,边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。
据我所知,蓝海大脑的边缘计算服务器可以应用于自动驾驶、路移检测与识别、车牌识别、声纹识别、物体识别、建筑视觉认知、智能连接⌄直观安全、永远在线感知、沉浸式多媒体、语音、音频识别、终端自然交互等等。欢迎分享,转载请注明来源:夏雨云
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