处理移动到边缘

边缘计算是由一个相对模糊的概念演变成一个一个分布式计算体系结构的日益复杂的组件,处理正在转向终端设备和卫星数据设备和云。

边缘计算已经在两个主要领域引起了人们的关注。一个是工业物联网,它是一个自己动手为现场数据中心基础设施。第二个涉及自主车,根本没有足够的时间去问云解决方案。

但是问两个人来描述它,你可能会得到两种截然不同的答案。一方面,据了解得足够好,它可用于卫星IIoT数据中心和机器learning-enabled iphone。另一方面,大部分的设计不能说它是什么样子。

大部分的困惑源于边缘计算并不是一个技术的事实。这是更多的技术应对机制。它代表了一系列对付的指数增长消化从数十亿端点设备的数据至少部分创建任意位置的数据。需要建设大规模计算性能从传感器到智能手机,甚至所有这一切发生在一个更严格的预算。

“我们正在一个智能优势,”说,总裁兼首席执行官节奏在最近的一次演讲中说。“这将是一个新时代的半导体。我们想要的数据在我们的指尖能够做出决定。”

这种方法一般共识形成鲜明对比几年前那么简单传感器将用于收集数据的物理世界和加工在云中。最初的概念未能考虑到传感器收集到的数据量太大增长迅速移动。最好的解决方案是数据预处理,因为大部分都是无用的。

“物联网代表一个指数增加的设备,并由这些设备产生的数据量可能沼泽数据中心的处理能力,”根据史蒂文哇,杰出的发明家和企业解决方案技术副总裁Rambus。“很可能你可以做聚合、过滤和一些基本的处理,这取决于你的计算有多复杂。”

这是边缘设备的日益增长的责任。但如何发展,速度有多快,取决于终端市场的准备,将推动它。当边缘IIoT去年开始起飞,它仍然是搁置在汽车空间,因为不清楚此时全自动车辆速度将开始增加。

“如果没有立即生产目标,你可能会少了很多先进的东西,”泰Garibay说,首席技术官ArterisIP。“你可以将这种功能聚合成多个更小的芯片由不同的公司。可能会有激光雷达、雷达和传感器融合中心,这可能是一个FPGA。然后你可能需要足够的计算能力的汽车控制器,也可能需要找出哪些数据处理和发送回云。现在的问题是你如何让它返回正确的数据足够聪明。”

优势是什么?
许多芯片制造商和系统公司斗争的各种方式可以改变计算边缘。没有界定行之间的水平可能会或可能不会被包括在这种分布式计算模型。

“有很多不同的意见在边缘的样子,“根据杰夫•米勒产品营销经理导师,西门子业务。”云就是真正聪明的机器语言或计算资源将继续,但带宽有昂贵的和共享的频谱是一种有限的资源。就流所有数据到云从成千上万的设备没有预处理的边缘是不切实际的。”

没有用,有不同的语言和运营商提供的解释,网络提供商、集成商,数据中心oem和云服务商都是争夺什么可能是数十亿美元的额外销售市场中所描述的一个术语,这并不意味着任何特定的包在一个品牌,根据汤姆·哈肯伯格首席分析师IHSMarkit嵌入式系统。

“边缘计算”是一种常见的但非特异性术语指的计算资源接近端点的IT基础设施。已经缩小了通俗的定义意味着计算资源安装专门支持物联网装置。“这是一组建筑策略,而不是一个产品,不是一种技术,”哈肯伯格说。

甚至限制边缘的定义其功能作为物联网设备的计算能力集中图片不多,研究副总裁谢恩·劳据IDC计算半导体。“没有一个物联网。有数以千计,每一个都在不同的行业有不同的接受水平和能力。它不可能看到边缘的样子,因为它看起来像一切的边缘。”

得到正确答案仍然有好处。Gopal Rahgavan,启动“埃塔”计算的CEO,说,边缘计算提高了隐私和安全,因为它使本地数据。和它可以提高响应时间通过消除时间发送和接收数据的云。

“你想,推断,没有去看云,但你也想要学习能力上的优势,”他说,并指出耳朵中的耳蜗今天已经这样做了,让它来识别在喧闹的环境下。同样发生在视网膜的眼睛,可以破译大脑图像和运动之前可以处理这些图像。

图1:计算平台边缘。来源:日本电报电话公司

为什么边缘变得如此关注
最初的驱动力之一边缘计算模型是工业物联网,希望看到项目成功促使工业组织试图解决成本效率和海量数据的问题。

“在工业空间需要工厂自动化和智能优势,和风险相对较小,因为它可以展示完成这些东西的价值,“说Anush莫汉达斯·,营销副总裁和业务发展NetSpeed系统。“IIoT将导致电荷建立物联网基础设施非常实用的原因。”

这反过来导致推计算资源在物理厂附近。但好处更深不仅仅是互联网,物联网设备根据Rambus的吸引。预处理数据更多的处理能力意味着更大的能力来消除重复相同的温度读数,例如,或呈现的数据提要的传感器作为一个状态报告。

苹果在2017年宣布它将机器学习加速器进入高端的iPhone引发了热潮,Gartner预测会看到80%的智能手机AI-equipped到2022年。这些将是强大的,对延迟敏感的边缘设备,但重点是函数针对个人消费者——增强现实技术和生物认证,例如,这将限制其影响在短期内,IDC的劳说。

毫升的功能到其他消费设备-和自主车辆和其他智能设备可能会创建一个生态系统可以建立各种各样的强大的应用程序,使用边缘数据中心支持,莫汉达斯·说。

“我们看到在大型机时代,有一个中央大脑和其他被愚蠢的没有工作,”他说。“有更多的计算能力与电脑,即使他们是有限的。现在,随着中央云,超大型数据中心有更多的权力。客户不是很哑终端,但他们不太聪明。我们走向另一个拐点,边缘设备,客户,有能力有更多的智慧。我们还没走,但来了。”

在那之前,应把重点放在开发使用海量的数据从物联网设备完成不可能的事情否则,导师的米勒说。“物联网的核心价值是大型数据集联合在一起,不是监视你知道立即当有泄漏槽36 1000辆坦克的地方。值是确定的事情即将失败或激活致动器在前一个问题。”

其他的难题
大部分的边缘模型是基于人体处理信息的方式。一个人的手将从热火炉反冲,例如,在信号到达大脑。大脑可以解释一下刚才发生的事情,避免这种情况在未来。

听起来很简单的概念,但从芯片设计的角度来看这是难以实现。“很多物联网设备实际上存在一个有趣的困境,因为他们不需要大量的内存,但是他们需要的是一个非常小的力量,”格雷厄姆·艾伦说内存接口的产品营销经理Synopsys对此。“这是一个特定的应用程序,没有的动态随机存取记忆体行业。还有待观察市场是否将足以保证自己的产品,还是将继续由老LPDDR技术的两代人,你只需要住在一起。”

在某些情况下,可能存在一个中间步骤。2015年,思科提出的想法雾计算,扩展的基于云的应用程序使用组合框边缘路由和基于linux的应用程序服务器使用思科IOx分析传感器数据操作系统。雾有自己的开放的财团参考体系结构,称之为“cloud-to-Thing连续的服务,”和NIST有意足以扑灭雾的指导方针。(IEEE标准协会去年10月份宣布,将使用OpenFog参考体系结构作为其工作的基础下雾标准IEEEP1934标准工作组雾计算和网络体系结构框架。)

这也是旨在保持互联网溺水的事情。最初的计划包含的物联网建设物联网控制中心或附近的物联网安装,有足够的计算资源,存储数据从设备,设备需要,提供次秒级响应和煮大量的原始数据统计报表,可以轻易消化的过程。这些原则是传统嵌入式系统安装的最佳实践为端点的边缘组织的IT基础设施,但所涉及的规模和多种功能将决定增加计算资源的边缘到边缘计算。进一步发展到“智能优势。”

不管绰号,边缘计算似乎是蛋糕上的糖衣技术提供者。首先,它不会影响公共云支出。IDC预测增加23%今年与去年相比,直到2021年,21.9%的年增长率。它只能帮助销售的物联网,IDC预测的一个市场支出将增长15%与2017年相比,2018年总计7720亿美元,其中2390亿美元将用于模块、传感器、基础设施和安全。物联网将每年14%的年增长率,2020年通过1万亿美元大关,根据IDC。

Gartner预测半导体的收入将在2018年上升7.5%,至4510亿美元,远高于2017年创纪录的4110亿美元。,到2021年51%的所有设备连接到互联网将物联网。他们的谈话将从2%上升的全球IP流量在2016年5%的所有IP流量,根据思科系统(思科VNI全球IP流量预测)。

人类将与这些设备在2025年平均每天4800倍,有助于推动数字数据创建的数量每年增长了10倍,从2016年的16.1 zb - 163字节在2025年期间,2017年8月,根据IDC的报告数据2025岁。

而来自IDC的报道和IHSMarkit显示云市场继续增长,越来越占主导地位,他们很难显示边计算,在正式意义上可能不存在。此外,很难很好地定义为那些设计情报,让它发生。

IHSMarkit最近的估计,大约有320亿在2017年物联网设备在线;将会有400亿到2020年,500亿年,2022年和725亿年到2025年。“物联网存在因为微控制器和其他控制器下来的价格足以让它可行的连接更广泛的嵌入式设备,但是我们没有基础设施,以支持,”哈肯伯格说。“这就是边缘计算地址。一旦一个更强大的基础设施,物联网爆炸增长。”

那不是坏的概念仍然是不明确的。”每个人都非常兴奋的边缘,但是没有人知道这意味着什么,”斯蒂芬•Mellor根据工业互联网协会的首席技术官(IIC),一个标准和最佳实践的财团,严重支持工业物联网服务提供商。集团推出自己的物联网分析指南和去年的数据问题。“你可以做一些在边缘控制的分析和处理,但你仍然需要云计算对大数据集的分析,可以帮助你决定一个计划然后执行接近边缘的攻击。”

图2:市场影响的优势,物联网的发展。来源:思科系统

数据中心、数据壁橱,数据容器
不足为奇的是,有一些积木的形状和配置工作最好的边缘数据中心。边缘数据中心必须更加灵活,更关注立即响应比传统的玻璃屋数据中心。他们还必须能够结合很多数据流到一个可用的基础,可以迅速采取行动。

从硬件的角度来看,然而,可以从边缘服务器和存储单元的集合住宅使用在当地的云主机代管协议或数据处理设施,hyperconverged数据中心基础设施模块安置在一个低温冷却集装箱。

一些物联网的规模设施将迫使一些组织建立全面的数据中心甚至在边缘,或用一块由一个服务提供者,根据迈克尔•霍华德执行董事在IHSMarkit运营商网络的研究和分析。一些运营商加速感兴趣转换17000个左右的电信线路中心几乎在每一个社区在美国提供丰富的IT服务,包括边缘服务。中央办公室重新架构作为一个数据中心(绳)计划已经将只有很少的设备,然而,最会看到更多使用转换到5 g的边计算,霍华德说。

其他选项包括更小、更模块化和可伸缩的产品更容易更容易装配资源适合的大小和功能的设备支持,哈肯伯格说。这可能意味着像思科UCS hyper-converged数据中心解决方案,或预包装3 kva 8 kva DCIM-compliant微数据中心从施耐德电气,HPE等等。也有基于vm独立的服务器/应用程序”朵云“被从Satyanarayanan卡内基梅隆大学的新生开放边缘计算财团。

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