边缘计算(Edge computing)的用例和物联网(IoT)

边缘计算(Edge computing)的用例和物联网(IoT),第1张

现今世界网络和数据普及,不单止智能手机能连接网络,就连手表,闹钟,家电等日常用品,也能即时在网络中提取资讯,并配合环据数据作出分析,将最好的体验反馈给 用家。而透过网络来连接人,流程,资讯和装置这个概念,亦是我们平常所说的物联网(物联网,又名物联网)。

承接上文介绍了雾计算的简单的应用和由来,下文将会介绍物联网的一个重要技术 - 边缘计算(Edge computing)。下文将会阐述边缘计算的由来,并介绍它与物联网的关系,而且会利用无人驾驶作为用例,介绍云计算的短处和边缘计算的应用。

先定义一下边缘计算(wikepedia,2019):

这里提到很多艰涩的专业名词,例如是“分散式运算”,“节点”等,其实只是描述:边缘技术是一种技术将大型应用程式的一部分转移到(即分散式运算)日常设备中处理(即边缘节点中)。

在云计算的典型结构中(如上图),通常可分为“云(云层) - 网(雾层) - 端(边缘)”三层。“端”这一层覆盖所有终端的应用程式,亦通常是被管理的角色。当云计算一计算出结果,就会到透过“网”层,将指令发送到“端”层的应用程式执行,而应用程式收到数据后,则会发送到“云”层作计算。

而边缘计算则可以想像为给予“端”层一定程度的“自治”。在边缘计算的架构中,终点被赋予简单的存储和计算能力(与雾计算不同,这里重点是“简单”的功能) ,令它能偶尔脱离云的管理,并根据环境数据作出回应。

增加终端系统简单的计算和存取能力看似一小步,但其实这个布局有着莫大的好处,当中包括:

  - 低延迟:数据由近场产生,能快速回应

  - 独立性:在没有网络连接下,系统亦能运作

  - 合规性:无需传送用户资料,保护个人数据

  - 简化数据:终端先处理部份数据,数据简化后才向云服务器传输

  - 安全性:数据传输减少,减少网络安全风险

无人驾驶是边缘计算其中一个经典用例,亦是一个很好例子说明云计算的短处和为什么需要边缘计算。

下图展示的是常用的云计算架构,当中包括1)一架智能汽车(客户端),并且正在使用无人驾驶功能,2)互联网(Internet),用作传输数据,以及3)云服务(云计算)服务器),用作提供无人驾驶服务。

假设汽车正在以60ms-1的速度行驶,并在起始位置感测到前方3m有阻碍物。由于汽车正在使用云计算的架构,汽车本身并没有分析的功能,汽车会将感测到的影像 传送到云服务器中作分析(步骤1)。

很不幸地,由于汽车现在在北区甚远,信息在005s后才能到云服务 无上停驶,但也要经过005s才能将指令发送到汽车上执行(步骤2)。

在这段发送信息到回收指令的过程中(~01s),汽车会继续以均速行驶(60ms-1),并到6m后(= 60ms-1×01s)才会收到指令停下来 。而且会撞到在3m前的路人,酿成车祸。

汽车在起始位置感测到前方3m有阻碍物,会立刻执行停车指令(步骤1)。然后再发送影像和决策内容到云服务器中作进阶分析(步骤2),以改善无人驾驶性能。 (注:这里看似与雾计算方式相似,但在过程中,应用程式没有作任何的数据分析,只根据感应器内容作出回应。若然是雾计算的话,感应器信息会发送到雾服务中,再作分析,然后通知终端设备作出回应。)

由此可见,云服务器距离数据产生的位置较远,因此会造成较大的延迟。而无人驾驶这些需要实时作出决策的活动,则很大机会需要使用边缘计算,使计算的服务靠近产生数据的源头,做到计算更接近实际行动。

随着科技的进步,数据传输速度的快速提升,不少日常物品,例如是家用电器,车辆等,都已经嵌入感测器,并透过网络接结与互联网交换资讯,形成了庞大的物件网络(即物联网)。

物件会在运行时会收集到大量的环境数据。有些人会问,为什么不把数据都在本地(local drive)处理,其他数据再传到云服务做储存。这可能是其中一个可以实行的方法,但如果所有数据都在本地处理,物件本身要设有很多的存储装置和处理服务器。这会大大增加电力消秏和物件重量,增加成本。

因此,最好的方法是结合云计算和边缘计算的优势做出最佳的配置。在一些决定物件重大安全性的事件(例如如上文无人驾驶例子的刹车)可将决定的主导权放到边缘上,其他没有急切性的事情,则放到云服务器低成本集中处理。透过云与边缘的良好分工,大大减少成本,亦能提高运算效率。

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再不明白自己去百度下。


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