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    三个步骤融合物联网、云和边缘计算

    帖子创建时间:  2018年09月12日 17:43 评论:0 浏览: 232 投稿

    在过去的几年里,物联网发展迅速。根据穆尔定律,每个芯片的晶体管数每18个月增加一次,因此硬件开发人员可以在同一个空间添加更多的功能。这会产生更小的电脑、更小的手机和其他电子设备。

    所有连接到互联网的设备都需要芯片,但直到最近,芯片才变得足够小。这种结合无线网络的快速增长使得连接设备和为他们提供远程功能变得更加容易。

    这是物联网:简单的设备可以通过一个新的性价比高的芯片来控制和监控。随着像苹果和微软这样的大公司继续大力投资开发这项技术,如何构建物联网已经成为如何管理大量数据的问题。

    海洋信息

    多年来,公司一直在使用数据中心系统进行计算和控制。甚至基于云的系统都依赖于一组软件组件,它们通过数据流收集数据并将它们传输回。

    物联网改变了这种动态。突然之间,成千上万的设备共享数据,与其他系统通信,并为成千上万的终端提供控制。

    这给数据收集和分析带来了新的问题。由于这些新网络共享数据,物联网设备通常很慢,共享少量信息,无法保证数据何时到达。特别是在智能城市和建筑物中,成千上万的传感器在不同的时间间隔生成数据,并在云中完成处理。

    随着这些网络的发展,它们面临着现有计算趋势带来的新问题。由于大数据和智能网络(通过网状网络、物联网和低功耗网络和计算),旧系统无法处理他们创造的大量信息。

    这些问题的答案是云存储和边缘计算的结合。然而,要利用这两种技术,IT专业人员必须了解他们是如何操作的。

    边缘和云

    边缘计算和云计算在操作方式上几乎完全相反。云计算有效地利用了大量的网络,通过中心到云的数据中心处理和存储信息。由于在高性能网络之间共享数据的节点之间的紧密互连,实现了目标。

    随着物联网的兴起,越来越多的企业希望其计算能力更接近于信息设备的采集。物联网中的设备在功耗和计算能力方面都较低,因此边缘计算将中央计算能力从云计算转移到了最终用户设备的位置上。当您与大量客户一起工作时,这使得处理过程更快。

    结合这两种技术,云可以处理一般的计算任务,而边缘计算可以处理更多特定于客户机的需求。例如,数据聚合可以依赖边缘计算,将数据聚合到一个集合中,然后将其发送到云中进行进一步处理。

    通过集中工作负载和网络边缘更具体的任务,IT专业人员可以在优化网络和计算资源的同时提高用户体验。

    使用技术从数据中获取更多信息

    边缘计算目前只在电信公司中流行,但随着5G网络越来越普及,该技术将迅速普及。IT专业人员应遵循以下三个步骤为即将到来的物联网数据流做准备:

    1、准备网络架构

    目前,边缘计算的早期版本只能用于内容交付网络和一些软件定义的网络或电信网络。对于这个领域之外的公司来说,现在已经准备好适应边缘计算,这将使未来的采用更加容易。开始考虑现有的体系结构并准备扩展边缘功能。

    2、解决数据聚集

    3、寻找最佳机会

    边缘计算是资源的有效利用。从资源使用的角度映射架构对于寻找新的优化方法非常有用。

    该系统通过将数据传输到中心完成计算,降低了成本,弥补了边际计算成本的增加。随着边缘处理的成熟,边缘计算能力将增加,为准备好的公司提供更多的机会使用这项技术。

    网络和物联网不能等到新技术到来。通过这些步骤,IT领导者可以考虑物联网和边缘计算的发展,并为其广泛的到来做准备。

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