云计算不再足以即时处理和分析物联网设备,联网汽车和其他数字平台生成(或即将生成)的海量数据,例如,拥有自动驾驶的车辆本质上是车轮上的高性能计算机,其通过多个传感器收集数据。为了使这些车辆安全可靠地运行,他们需要立即响应周围环境。处理速度的任何滞后都可能是致命的。
虽然连接设备的大部分数据处理现在都在云中进行,但是在中央服务器上来回发送数据可能需要几秒钟的时间。到2020年,估计智能驾驶汽车每天将产生1.5 GB的数据。随着更多设备连接到互联网并生成数据,云计算可能无法全部处理,特别是在某些需要更快响应速度的用途。
边缘计算可以为自动驾驶汽车提供更快的数据处理,但它是如何工作的?
边缘计算使连接的设备能够处理更靠近创建位置的数据,或者”边缘”。这可以是在设备本身(即传感器)内,也可以是在设备附近,提供了一种将数据发送到集中云进行处理的替代方案。包括亚马逊(亚马逊),微软(微软)和谷歌在内的一些最大的科技公司正在探索边缘计算,这可能会引发下一场大型计算竞赛。
向边缘计算的转变h5> 在我们这个数据密集型的未来,随着数十亿设备接入互联网,更快,更可靠的数据处理将变得至关重要。近年来,事实证明,云计算的整合和集中特性具有成本效益和灵活性,但物联网和移动计算的兴起对网络带宽造成了压力。
最终,并不是所有的智能设备都需要使用云计算来运行。在某些情况下,可以而且应该避免这种反复的数据传输。这就是边缘计算的用武之地。根据CB见解市场规模评估,到2022年,全球边缘计算市场预计将达67.2到亿美元。
虽然是一个新兴领域,但在云计算运作的某些领域中,边缘计算可能会更有效率。边缘计算使数据处理更接近其创建的位置(例如,电机,泵,发电机或其他传感器),从而减少了在云之间来回传输数据的需要。
更快的数据处理不再是一种奢侈——边缘计算_JITStack
