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工信部:春节至今已发放5G手机等设备核准证书300余份

2023-09-12 16:25:37

近日,百度AI开发者大会突现意外。百度CEO李彦宏在演讲时,突然有观众冲上演讲台向李彦宏头部倒了一瓶“冷水”。李彦宏用英语问道:What's your problem?由于事发突然,现场一度陷入沉默。李彦宏很快调整状态。李彦宏随后淡定化解,机智的说,AI前进的道路上,会有很多困难,但不会影响百度的决心。

确实如李彦宏所言,在过去的十几年里,IT技术发展的过程中遇到各种各样的困难,当然也有前所未有的革新。云计算、AI以及物联网等技术的发展,让数以亿计的移动设备接入到互联网中。这些设备每天都会产生大量的数据,随着计算的压力增加,计算开始从核心区域朝边缘设备转移,于是,边缘计算技术开始出现。

边缘计算技术可以帮助增强数据处理能力,从而进一步避免延迟,在实际场景中的应用越来越多。据Grand View Research预测,到2025年,全球边缘计算市场将达到32.4亿美元,在预测期间,边缘计算的复合年增长率(CAGR)将达到41%。今天我们就来聊聊边缘计算这个技术。

边缘计算的缘起 

边缘计算的起源可以追溯到上个世纪90年代。但这个技术在出现初期,并没有得到太多的重视,这跟很多技术一样,在发展初期,由于应用场景的缺失,人们并没有意识到边缘计算的价值。

在2006年,亚马逊推出了第一个云服务后,越来越多的数据开始传输到云上,尤其是在智能手机设备出现后,数据被大批的生产出现,物联网技术的出现,让我们的周围随时都在产生着各种大量数据。

随着数据量的持续增加以及数据处理多样化的要求,基于云端的大数据处理开始面临诸多挑战。

我们以厨师做面包为例,例如在传统计算模式的初期,计算是在CPU核心来完成的,这就像厨师做面包一样,所有的工序都是厨师在厨房独自完成的。但是随着需求的增加,一个厨师已经满足不了客户需求,于是就多招一个师傅,这也就是我们说的多核。接下来再不够用的话,我们再开个分店,再招师傅,这样也就是我们服务器说的双路或多路。

但当大数据来时,单纯的加分店和加人已经满足不了需求,于是我们为每位快递师傅配备一个便携式的微波炉,在店里只需要简单的制作,烹饪的过程在快递的路上来完成,这就大大节省了厨师的工作。这样的工作流程就类似边缘计算。

边缘计算的应用场景 

边缘计算的出现,解决了很多计算难题,尤其是在当前通信技术快速发展的今天,越来越多的应用场景开始需要边缘计算技术来支持,下面我们来看下边缘技术目前在几种场景中的应用:

自动驾驶

目前,自动驾驶汽车(Automated vehicles)仍处于开发发展阶段,但像Google和Uber这样的行业巨头都希望在2025年之前能够使自动驾驶汽车(Automated vehicles)成为消费者消费的现实产品。

自动驾驶普及目前遇到的最大的挑战就是如何避免车祸问题,而这个就需要对自动驾驶收集到的数据进行快速的计算,然后反馈给人工智能快速的做出判断,在这个过程中,降低数据的延迟非常重要。而边缘计算能够帮助在传输的过程中处理数据,让计算更快速,从而大大提升了数据的精准性,避免因为数据传输延误导致的各种问题。

计算卸载

在物联网快速发展的今天,我们可以看到有越来越多的物联网设备开始接入到云端,如果将每个设备接收到的数据都返回到数据中心计算,这个计算量无疑是很大且计算很麻烦,边缘计算技术将一些计算分摊给各个物联网设备,把计算任务卸载到边缘的每个节点,将大大提升计算速度。

例如,视频监控的分析,我们可以将视频收集到的信息在摄像头端进行分析,将处理结果返还到数据中心,数据中心进行综合的处理,然后快速的做出分析,这将会极大提高响应速度,增强用户体验。通过减少计算事件来提高视频监控的价值。

智能家居

如今,智能家居已经成为人们生活中最常见的应用,但如何将这些智能家居很好的利用起来一直是个难题。如何利用这些设备产生的数据来为家庭服务是很多家庭都在考虑的事情,但对于单个家庭来说,并没有较强的数据中心来支持各种数据分析。

于是就需要边缘计算设备来进行计算,只要连接到网上,每个设备就会对自己所产生的数据进行计算,加工,然后将这些电子设备的数据进行整合分析,最终将这些数据有机的结合起来,服务我们的家庭生活。

智慧城市

与前面提到的智慧家居和自动驾驶类似,智慧城市的建设一直是很多人关注的重点,但相比智慧家居和自动驾驶,智慧城市建设的挑战无疑更大,这主要是城市的包含的数据更多,更大,更复杂,在传统的计算模式下,这个数据量的计算需求很难得到快速的相应。

但如果不能快速做出相应,很多服务就根本谈不上"智慧"。通过边缘计算,将减少数据在网络中传输的时间,简化网络结构,数据的分析、诊断和决策都可以交由边缘结点来进行处理,从而提高用户体验。

 5G时代边缘计算迎来高速发展 

据IDC预测,到2020年将有超过500亿的终端与设备联网,而有50%的物联网网络将面临网络带宽的限制,40%的数据需要在网络边缘分析、处理与储存。边缘计算市场规模将超万亿,成为与云计算平分秋色的新兴市场。

同时,5G技术的发展将进一步助推边缘计算市场的空前发展,从智能手机到可穿戴设备,从医疗到汽车以及工业制造,边缘计算将上演一个又一个行业传奇。

类似这样的边缘计算数据处理需求正在变得越来越多,比如自动驾驶汽车,需要快速的处理数据以便人工智能能够快速的作出判断,避免事故的发生。大量的新数据计算需求也催生了新的技术/商业模式,这便是边缘计算近几年火爆的大背景。

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