什么是边缘计算？ {定义、架构和用例}

IT 边缘是终端设备连接到网络以传递数据并从中央服务器（数据中心或云）接收指令的地方。虽然这种模式在过去很有效，但现代设备会产生大量数据，以至于公司需要昂贵的设备来保持最佳性能。

边缘计算通过使处理更接近生成数据的设备来解决这个问题。数据无需传输到中央服务器进行处理，因此不存在延迟或带宽问题。

本文是边缘计算简介 .我们解释了边缘计算是什么，讨论了潜在的用例，并展示了这项技术如何带来更便宜、更可靠的数据处理。

什么是边缘计算？

边缘计算是一种发生在网络边缘或附近的计算。处理发生在设备内部或设备附近，因此传输到中央服务器的数据更少。大多数操作在数据源附近实时发生，这导致：

• 缩短响应时间。
• 更好的带宽可用性。
• 更可靠的系统洞察力。
• 更全面、更快速的数据分析。
• 高可用性。

边缘计算还有助于使工作负载保持最新，确保数据隐私，并遵守 HIPAA、GDPR 和 PCI 等数据保护法律。这种处理模型还可以通过人工智能和机器学习实现进一步的创新。

边缘设备在将信息发送到本地边缘服务器之前收集和存储数据。该服务器处理以下活动：

• 实时数据处理。
• 数据可视化和分析。
• 兑现和缓冲。
• 数据过滤。

边缘中心将最复杂的处理请求（大数据操作和业务逻辑）发送到数据中心或云端。虽然仍然需要中央专用服务器，但企业可以设置速度较慢、成本较低的连接，而不会因本地操作和预先排序的数据而存在延迟风险。

边缘计算与云计算

边缘计算和云计算之间的主要区别在于处理发生的位置：

• 在云计算中，所有数据操作都发生在一个集中位置。
• 在边缘计算中，大多数与数据相关的过程都发生在本地（在环境边缘）。

边缘计算非常适合依赖处理对时间敏感的数据进行决策的用例。边缘计算优于云解决方案的另一个用例是在很少或没有互联网连接的远程位置进行操作。

但是，边缘计算并不能替代云。这些技术不可互换；边缘计算是对云的补充，这两种技术可确保针对特定用例提供更好的性能。

边缘计算架构解释

以下是构成边缘生态系统的关键组件：

• 边缘设备： 一种计算能力有限的专用设备。
• 边缘节点： 执行边缘计算的任何设备、服务器或网关。
• 边缘服务器： 位于靠近边缘设备的设施中的计算机。这些机器运行应用工作负载和共享服务，因此它们需要比边缘设备更多的计算能力。
• 边缘网关： 执行隧道、防火墙管理、协议转换和无线连接等网络功能的边缘服务器。网关还可以托管应用工作负载。
• 云： 一种公共或私有云，充当容器化工作负载（如应用程序和机器学习模型）的存储库。云还托管和运行管理边缘节点的应用。

边缘计算具有三个主要节点：设备边缘、本地边缘和云端 .

设备边缘是边缘设备在本地运行的物理位置（相机、传感器、工业机器等）。这些设备具有收集和传输数据的处理能力。

本地边缘是支持应用程序和网络工作负载的系统。局部边缘有两层：

• 运行边缘设备的应用程序层由于占用空间大而无法处理（例如复杂的视频分析或物联网处理）。
• 运行物理或虚拟化网络组件（如路由器和交换机）的网络层。

云（或关系 ) 运行管理其他边缘节点无法处理的处理的应用程序和网络工作负载。尽管有这个名字，但这个边缘层既可以作为内部数据中心运行，也可以在云中运行。

下图展示了更详细的架构，并展示了与每个边缘节点相关的组件。

行业解决方案和应用程序可以存在于多个节点中，因为特定工作负载更适合设备或本地边缘。在某些情况下（手动或自动），其他一些工作负载也可以在节点之间动态移动。

虚拟化是大规模边缘计算设置的重要元素。这项技术使在边缘服务器上部署和运行大量应用程序变得更加容易。

边缘计算的优势

以下是使用边缘计算最突出的商业利益。

延迟减少

边缘计算通过减少延迟来提高网络性能。由于设备在本地或在本地边缘中心处理数据，因此信息传播的距离远不及标准云架构。

例如，同一建筑物中的两个同事交换电子邮件很容易通过标准网络遇到延迟。每条消息都会从大楼发出，与远程服务器通信，然后返回收件人的收件箱。如果该过程发生在边缘并且公司的路由器处理办公室电子邮件，则不会发生这种延迟。

边缘计算还解决了“最后一英里”的瓶颈问题。所有旅行数据必须通过本地网络连接才能到达目的地。此过程可能会导致 10 到 65 毫秒的延迟，具体取决于基础架构的质量。在具有边缘中心的设置中，流量远低于集中式系统，因此不存在瓶颈问题。

更安全的数据处理

传统的云设置容易受到分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击和断电。随着边缘计算分配处理和存储，系统不太容易出现中断和停机。设置不会出现单点故障。

此外，由于大多数过程发生在本地，黑客无法拦截传输中的数据。即使单台计算机发生数据泄露，攻击者也只能破坏本地数据。

具有成本效益的可扩展性

边缘计算使公司能够通过物联网设备和边缘服务器的组合来扩展其容量。添加更多资源不需要对构建、维护和扩展昂贵的私有数据中心进行投资。相反，公司可以设置区域边缘服务器以快速且经济高效地扩展网络。

边缘计算的使用还降低了增长成本，因为每台新设备都不会增加对整个网络的带宽需求。

新市场的简单扩展

公司可以与本地边缘数据中心合作，以快速扩展和测试新市场。扩展不需要新的昂贵的基础设施。相反，公司只设置边缘设备并开始无延迟地为客户服务。如果市场不受欢迎，卸载过程同样快速且便宜。

对于需要快速扩展到连接受限区域的行业而言，这一优势至关重要。

一致的用户体验

由于边缘服务器靠近最终用户运行，因此远程位置的网络问题不太可能影响客户。即使本地中心出现故障，边缘设备也可以继续运行，因为它们能够本地处理重要功能。该系统还可以通过其他途径重新路由数据，以确保用户保留对服务的访问权限。

边缘计算的缺点

边缘计算增加了整体攻击面 对于网络。边缘设备可以作为网络攻击的入口点，攻击者可以通过它注入恶意软件并感染网络。

不幸的是，在分布式环境中设置足够的安全性是很困难的。大多数数据处理发生在中央服务器和安全团队的直接视线之外。每当公司添加新设备时，攻击面也会变大。

边缘计算的另一个常见问题是价格 .除非公司与本地边缘合作伙伴合作，否则建立基础设施既昂贵又复杂。维护成本通常也很高，因为团队必须保持不同位置的大量设备处于良好状态。

最后，随着当前标准的快速发展，公司可能会努力使设置保持最新 .新设备和软件会定期推出，因此设备很快就会过时。

边缘计算示例和用例

以下是边缘计算在不同行业中最有前景的用例和应用。

5G 和边缘计算

5G 的出现保证了超过 20 Gbps 的数据速度和每平方英里超过一百万台设备的无延迟连接。这种新兴技术将边缘计算推向了一个新的水平，实现了更低的延迟、更高的速度和更高的效率。

公司很快将能够使用 5G 来扩展网络边缘。重叠网络将允许企业在边缘设备上保留更多数据。应用程序还将能够依赖与网络的实时通信，这一功能将证明对物联网的扩展至关重要。

视频监控

将视频数据传输到中央服务器既慢又昂贵。边缘计算通过使摄像机能够执行初始视频分析并识别感兴趣的事件来加速这一过程。然后设备将过滤后的镜头传输到本地边缘进行进一步分析。

例如，如果带有边缘摄像头的建筑物发生火灾，这些设备可以区分火焰中的人。一旦摄像机注意到有人处于危险之中，镜头就会毫无延迟地进入本地边缘。然后，本地边缘可以联系当局，而不是将镜头发送到数据中心并浪费宝贵的时间。

医疗保健机会

设置用于患者监控的边缘设备可以帮助医院确保数据隐私并改善患者护理。工作人员可以为患者提供更快更好的护理，同时医院减少跨网络传输的数据量并避免中央服务器过载。

部署边缘解决方案可以改善重要医疗保健机器的运行方式，包括便携式心电图设备、用于监测温度的传感器和血糖监测仪。快速的数据处理还可以为远程患者监护节省宝贵的时间。

联网汽车

配备边缘设备的汽车可以从各种传感器收集数据，并对道路上的情况做出实时响应。此功能对于自动驾驶汽车的开发至关重要。

边缘计算还可以实现自动车队。一组汽车或卡车可以在车队中紧随其后行驶，从而节省燃料并减少拥堵。只有第一辆车需要驾驶员，因为其余车辆可以跟随第一辆车并无延迟地进行通信。

石油和天然气行业内的监控

边缘计算可以帮助防止石油和天然气故障。这些工厂通常在偏远地区运营，因此边缘中心是比远程服务器或云更好的选择。设备可以使用实时分析来监控系统并在灾难发生之前关闭机器。

在线游戏

随着技术减少延迟，在线多人游戏可以从边缘计算中受益。玩家可以在不影响表现的情况下组织大规模比赛。

云游戏也可以从边缘计算中受益。这种类型的在线游戏将视频游戏的实时馈送直接流式传输到用户设备。在数据中心处理和托管这些游戏时，用户通常会遇到延迟问题。

如果云游戏公司在游戏玩家位置附近设置边缘服务器，则流没有延迟，并且游戏玩法变得完全响应

智能工厂

对制造过程的实时响应对于减少产品缺陷和提高工厂的生产力至关重要。分析算法可以监控每台设备的运行情况并调整运行参数以提高效率。

边缘设备还可以检测和预测何时可能发生故障，从而减少代价高昂的工厂停机时间。公司可以以类似云的方式管理流程，同时保持本地设置的可靠性。

网上购物

延迟的减少使零售商店能够为其客户创造丰富的交互式在线体验。店主可以创建具有无缝性能的增强现实在线购物，并允许购物者在家中购买商品。

实体零售商还可以使用边缘计算在商店中设置虚拟现实购物助手。

新兴技术

专家预测，到 2025 年，75% 的数据处理将发生在传统数据中心或云之外。尽早开始使用边缘计算，以发现新的商机、提高运营效率并确保为您的客户提供可靠的体验。