边缘计算精华问答 | 火爆的边缘计算为何兴起？
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隨著物聯網在全球各行業中越來越普遍，企業們發現了云計算的不足，它不是解決所有問題的答案。此外，如果只有云計算，物聯網項目不能充分發揮其潛力，特別是在實時分析，監控和管理方面。這就是物聯網和邊緣計算聯手的原因。
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Q：邊緣計算為何興起？
A：
隨著萬物互聯時代的到來和無線網絡的不斷發展，網絡邊緣的設備數量和產生的數據都快速增長。根據IDC預測，到2020年全球數據總量將大于40ZB，而IoT產生數據的45%都將在網絡邊緣處理。以云計算模型為核心的集中式處理模式將無法高效處理邊緣設備產生的數據，集中式處理模型將所有數據通過網絡傳輸到云計算中心，利用云計算中心超強的計算能力來集中式解決計算和存儲問題，但在萬物互聯的背景下，傳統的集中式云計算顯示了其不足，包括：
1、實時性不夠
傳統云計算模型在應對實時性要求極高的萬物互聯場景應用會產生系統延遲的問題。例如在無人駕駛汽車場景下，汽車需要精確到毫秒級別的反應時間，一旦出現延遲則有可能釀成涉及人身財產安全的嚴重后果。
2、帶寬不足
邊緣設備實時產生大量數據，這樣龐大的數據集傳至集中式的數據中心，將會造成巨大的網絡帶寬壓力。
3、能耗較大
數據中心消耗極多能源，根據Sverdlik的研究，到2020年美國所有數據中心能耗將增長4%，達到730億千瓦時，我國數據中心所消耗的電能也已經超過了匈牙利和希臘兩國用電總和。隨著用戶應用程序越來越多，處理的數據量越來越大， 能耗將會成為限制云計算中心發展的瓶頸。
4、不利于數據安全和隱私
萬物互聯中的數據與用戶生活聯系密切相關，智能終端設備如室內智能網絡攝像頭，將數據傳輸到云端會增加泄露用戶隱私的風險。
為了解決以上問題，面向邊緣設備所產生海量數據計算的邊緣計算模型應運而生。
Q：邊緣計算的用途在哪里？
A：
根據OpenStack，邊緣計算能力體現（但不僅限于）在以下方面：
1、跨不同基礎設施間的一致操作模式
2、在全球范圍內數千個地點的大規模分布環境中的執行能力
3、為位于全球偏遠地點的客戶提供網絡服務
4、滿足應用程序集成、協調和服務的交付要求
5、打破硬件限制，降低成本
6、實現有限或間歇性網絡連接
7、可處理具有嚴格低延遲要求的應用程序（AR/VR、語音等）
8、實現地理圍欄，保證敏感隱私數據僅留在本地。
Q：與中心化云計算相比的邊緣計算？
A：
邊緣計算類似于中心化云計算（即數據中心），表現在：
1、包括計算、存儲和網絡資源
2、其資源可由用戶和應用共享
3、從資源池的虛擬化和抽象化受益
4、其發展得益于商品硬件的支持
5、使用API來支持互操作性
Q：5G邊緣計算需要同時具備接入，轉發和控制云功能嗎？
A：未來云化的5G網絡在接入云需要實現資源協同管理；在控制云需要對無線資源管理，實現能力開放，網絡資源編排等；在轉發云上需要實現內容存儲轉發。而處于網絡邊緣的邊緣計算究竟需要那些能力需要考慮。
Q：邊緣計算特點和優勢是什么？
A：
1、數據處理實時性
邊緣計算整合了數據采集、處理、執行三大能力，避免了數據上傳下達所產生的時延弊端，提升了本地物聯網設備的處理能力和響應速度。
2、降低帶寬限制的影響
在網絡邊緣處理大量臨時數據，不再全部上傳云端，這極大地減輕了網絡帶寬和數據中心功耗的壓力
3、提高敏感隱私數據的安全性
邊緣計算將用戶隱私數據不再上傳，而是存儲在網絡邊緣設備上，減少了網絡數據泄露的風險，保護了用戶數據安全和隱私。
4、業務數據可靠性
基于安全的數據才會有可靠的業務，邊緣計算本身不把數據傳向云端，在廣域網發生故障的情況下，也能夠實現局域范圍內的數據服務，進而實現本地業務的可靠運行。
5、應用開發多樣化
我們知道，未來會有一半以上的數據在其源頭進行處理，也會有諸如工業制造、智能汽車、智能家居等多樣的應用場景。用戶可以根據自己的業務需求自定義物聯網應用，這就好比我們在安裝office過程中會有多種的安裝選項。
隨著傳感器價格和計算成本的持續下降，更多的“東西”將被連接到互聯網，這為邊緣計算提供更扎實的硬件設備支持。而隨著邊緣計算更多地被采用，企業將有更多的機會在各個領域測試和部署邊緣計算技術。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的边缘计算精华问答 | 火爆的边缘计算为何兴起？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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