互聯(lián)網(wǎng)高度發(fā)展的時代，線上與線下的界限正在逐漸消弭，而跨越這個界限的，正是愈來愈受關(guān)注的物聯(lián)網(wǎng)，萬物互聯(lián)，是網(wǎng)絡(luò)時代大勢所趨，而要實現(xiàn)這個宏大目標(biāo)，數(shù)據(jù)的運算處理模式便成為核心又基礎(chǔ)的問題。
物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建之痛
眾所周知，物聯(lián)網(wǎng)的強大之處在于將實際場景中的各項功能與需求進(jìn)行感知與數(shù)據(jù)化處理，從而實現(xiàn)遠(yuǎn)程交互與實時反應(yīng)的聯(lián)動效果。
然而在實際搭建與應(yīng)用過程中，物聯(lián)網(wǎng)的終端設(shè)備始終經(jīng)受著不同應(yīng)用場景的復(fù)雜考驗，這也是許多物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)從實驗室走向?qū)嶋H應(yīng)用必須要面對的一環(huán)，多變的應(yīng)用環(huán)境會帶來設(shè)備使用的限制，而遠(yuǎn)距離數(shù)據(jù)的傳輸與處理更是拉長了交互時間，這無疑對應(yīng)用體驗是致命的打擊。
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備要求在毫秒級處理數(shù)據(jù)，它們對響應(yīng)速度、存儲容量和新功能的迫切需要使云計算架構(gòu)因延遲太大而越來越不現(xiàn)實。通常，云數(shù)據(jù)中心位于距離設(shè)備、應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)數(shù)公里或更遠(yuǎn)的地方，為高帶寬的應(yīng)用程序和設(shè)備帶來性能問題。
對于必須在不到一秒的時間內(nèi)完成的進(jìn)程，延遲障礙會阻礙其響應(yīng)速度和正常功能的實現(xiàn)。對復(fù)雜事件的響應(yīng)速度在部分物聯(lián)網(wǎng)用例中是關(guān)鍵的，某些時候甚至是致命的。例如對L2級以上自動駕駛汽車在遇到突然的車道侵入時必須立即剎車，否則就會有撞車的風(fēng)險。將激光雷達(dá)或攝像頭捕捉的數(shù)據(jù)送到云端處理并返回響應(yīng)的往返時間太長，這無法滿足任務(wù)要求。
邊緣計算成新趨勢
什么是邊緣計算？
不同的企業(yè)應(yīng)用都對網(wǎng)絡(luò)傳輸和算力有著顯著的需求差別。5G加持的高速算力網(wǎng)絡(luò)融合了云、網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)邊緣，企業(yè)可以更加自主地決定在哪里及如何處理其數(shù)據(jù)及應(yīng)用。
一種選擇是集中提供大容量存儲和高速并發(fā)計算能力的云數(shù)據(jù)中心，這在過去的十年都是一種主要潮流和做法；另一種是在邊緣（即數(shù)據(jù)產(chǎn)生或服務(wù)交付點更近的位置，這通常是廣域網(wǎng)絡(luò)的邊緣）提供充足算力，這帶來了超低的時延和更低的網(wǎng)絡(luò)流量，有助于提高服務(wù)的效率及質(zhì)量，更快地產(chǎn)生決策反饋。
邊緣計算使云資源（算力、存儲和網(wǎng)絡(luò)）更接近應(yīng)用程序、設(shè)備和用戶。它通過使用小型算力單元來滿足數(shù)據(jù)本地化高速傳輸和實時處理，而不需要長途傳輸?shù)皆苹驍?shù)據(jù)中心去處理。邊緣計算在終端設(shè)備中嵌入機器學(xué)習(xí)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)數(shù)據(jù)處理、運行容器的能力，甚至是直接運行完整虛擬機的能力。
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的廣泛部署使邊緣計算架構(gòu)成為企業(yè)的必然計算架構(gòu)。由于近年來物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的快速增長、它們傳輸?shù)臄?shù)據(jù)數(shù)量和速度在飛速提高，以及將機器學(xué)習(xí)與設(shè)備的完美集成（AIoT），物聯(lián)網(wǎng)在今天得到了長足的發(fā)展。
