边缘云计算

边缘云计算是云计算技术能力由中心化模式,下沉至贴近用户边缘端的平台型、分布式云服务。边缘云计算能够有力支持万物互联时代下实时传输、安全开放等需求。相比于集中式云计算模式,边缘云计算更能凸显云边一体的协同效能,也更便于本地化调度。

边缘云是什么

边缘云是一种新兴的云计算架构,旨在将计算资源和服务从集中的云数据中心分散到更靠近用户的边缘位置。边缘云主要包含以下方面:

边缘云通过将大部分计算内容转移至客户端(即边缘端)来减轻中心云的负载。这种分散计算的方式将集中云模式转化为集中云+边缘云一体协同的组合模式。

当边缘端发起应用程序请求时,边缘云能够以缩减空间距离的方式来优化云部署架构,从而大大提高响应速度和实时性。

通过在边缘端进行计算,边缘云可以减轻海量数据回传中心云的压力,从而释放云端的集中负荷、优化全网调度和算力分配、降低带宽成本支出。

边缘云的优势能够满足游戏、电商、传媒等行业在实时计算、智能应用、数据隐私保护等方面的多元化需求。

边缘云通常与边缘计算(Edge Computing)技术相结合,将计算资源部署在靠近数据源的边缘节点,从而实现低延迟、高带宽、高安全性等优势。

边缘云特点

低延时

边缘云服务的一大优势在于其低延时特性。传统的云计算模式需要将终端设备产生的海量数据上传到远程云端进行处理,再将处理结果返回给终端设备,这个过程存在明显的时延。而边缘云则将计算和存储资源部署在靠近终端设备的边缘节点,使得数据可以就近处理,无需经过漫长的网络传输,从而实现快速响应。这种低延时特性使边缘云能够满足车联网、智能家居、智能制造等行业对实时性的迫切需求,为这些应用场景提供高效支持。

 低延时

去中心化

边缘云的另一个关键特征是去中心化。传统的云计算架构采用集中式部署,所有计算和存储资源都集中在数据中心。而边缘云则将资源分散部署在靠近用户的边缘节点,使得计算和存储能力从"中心"延伸到网络边缘。这种分发"中心"流量的特点被称为去中心化。从边缘云产业生态来看,不同厂商之间存在竞争与合作的关系,各自推出的边缘云产品在逻辑上也体现了去中心化的理念,旨在为用户提供更加灵活和高效的服务。

 去中心化

安全化

边缘云的去中心化特性也带来了更高的安全性。在传统的云计算模式下,终端设备产生的大量数据需要上传到远程数据中心进行处理,增加了数据在传输过程中被窃取或篡改的风险。而在边缘云架构中,用户的大部分数据可以在边缘节点就近处理,无需回传到数据中心,从而大大缩小了攻击面。此外,边缘云还可以采用加密等安全措施保护数据,更好地保护用户的隐私信息,安全性远高于集中式的云计算架构。

 安全化

低碳节能

可持续发展是当前社会发展的重要目标,边缘云在这方面也具有独特的优势。由于边缘云将计算和存储资源部署在靠近用户的边缘节点,终端设备产生的数据可以就近处理,无需传输到远程数据中心。这种近端处理模式可以大幅减少数据传输所需的能耗,从而降低整个系统的碳排放。同时,边缘节点通常采用低功耗设计,与传统数据中心相比,能源消耗更低。因此,边缘云不仅能够提高计算效率,还能够实现低碳节能,为可持续发展做出贡献。

 低碳节能

边缘云的优势

边缘云相较于传统云计算具有诸多优势。下面将从几个方面进行阐述:

边缘云将计算和数据存储资源部署在靠近终端用户的位置,从而大幅减少了数据传输距离,降低了延迟。这一优势对于需要实时数据处理的应用尤为重要,如物联网、自动驾驶、实时人脸识别等。数据无需传输到远程的集中式云数据中心即可获得处理,响应速度更快。

由于边缘云将数据处理任务下沉到边缘节点,因此只需将处理后的结果数据上传至云端,而无需传输原始数据。这在诸如视频处理、语音识别等场景下可以显著降低网络流量,从而节省带宽成本。

边缘云架构使得敏感数据的传输被最小化,提高了隐私性和数据所有权。相比集中式云,边缘云采用了更加去中心化的信任模型,有利于提升数据安全性。

借助部署在边缘节点的先进分析和人工智能工具,边缘云可以提高企业的运营效率。

边缘云如何提高数据处理效率

边缘云通过将计算和数据处理资源部署在网络边缘,靠近终端用户,从而显著提高了数据处理效率。体现在以下几个方面:

降低网络延迟

边缘云将分析资源部署在靠近用户的位置,使得对于需要快速响应的应用程序(如物联网、自动驾驶、人脸识别等)能够实现低延迟的数据处理。这是因为复杂的AI和分析工具可以直接在边缘设备上运行,无需将数据传输到远程云端。

节省带宽资源

通过在边缘服务器上进行视频处理或语音识别等操作,只需将处理后的数据传输到云端,而无需传输原始的视频或音频文件。这种方式大幅减少了所需的网络带宽,提高了数据传输效率。

增强数据隐私保护

边缘云将数据处理保留在边缘端,最大限度地减少了敏感信息传输到云端的需求,增强了数据隐私保护。同时,边缘云也将收集到的数据所有权从服务提供商转移到了终端用户。

适应弱网环境

边缘云能够确保即使在网络环境较差的区域,数据也可以在本地可靠地进行处理和存储,不会因网络中断而受到影响,保证了数据处理的连续性和高效性。

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边缘云的应用场景

边缘云在许多场景中都有着广泛的应用前景,尤其是那些对低延迟和高响应性有着严格要求的领域。以下是边缘云的几个主要应用场景:

在物联网系统中,边缘云可以实现电力和数据的通信,用于监控和控制电网,并在网络边缘而非云端进行数据处理。与云端处理相比,这种方式可以提供更低的延迟和更少的带宽需求。

对于自动驾驶和增强现实等应用,边缘云可以实现模拟人类感知速度的快速响应时间,对于实时决策和用户体验至关重要。位于靠近终端用户的边缘节点可以运行复杂的分析和人工智能工具,在本地处理数据。

边缘云还可以提高视频处理和语音识别等应用的效率和隐私性,减少向云端传输原始数据的需求。相反,计算可以卸载到本地边缘节点,减少带宽使用,并使敏感数据更接近源头。

公司可以建立内容分发网络 (CDN),在地理位置更靠近用户的边缘服务器上缓存内容,从而允许用户更快地访问内容,这是边缘计算的一个关键应用。

公司还可以利用云计算服务在特定地理位置的端点和资源上本地运行延迟敏感的应用部分,这对于实时视频流、在线游戏和虚拟现实视频源等下游应用尤为有用,因为减少网络延迟至关重要。

边缘云与传统云计算的区别

计算资源分布

边缘云将分析计算资源部署在更靠近终端用户的位置,传统云计算则将资源集中在云服务商的数据中心。边缘云的分布式架构旨在减少延迟,提高对需要快速响应的应用(如实时视频流、在线游戏和虚拟现实)的性能。相比之下,传统云计算可能给某些应用带来较高的延迟。

计算资源分布

网络架构

边缘云采用去中心化的网络架构,将数据处理分散在网络边缘,而不是集中在云数据中心。这种边缘加云的架构更适合工业互联网,能够提高工业领域的生产力、产品和服务。此外,通过在边缘保留和处理数据,可以减少敏感信息传输到云端,从而增强隐私保护。

网络架构

安全性和可扩展性

与云数据中心更加健壮的基础设施相比,边缘云的分布式特性带来了新的安全性和可扩展性挑战。边缘节点可能是资源受限的设备,限制了安全方法的选择。同时,高度动态的网络条件需要采用不同的方法来确保可扩展性。

安全性和可扩展性

边缘云面临的安全挑战

边缘云是一种分布式的计算架构,与传统的云计算相比,它面临着一些独特的安全挑战。

边缘云中,数据在不同的分布式节点之间传输,需要通过互联网进行连接。这就要求采用独立于云的特殊加密机制,以确保数据在传输过程中的安全性。与集中式云计算环境不同,边缘云需要从集中式的自上而下的基础设施转变为分散式的信任模型。

边缘节点通常是资源受限的设备,如物联网传感器等,这限制了可选择的安全方法。在这些资源有限的环境中,需要采用轻量级且高效的安全解决方案。

通过在边缘处理数据,可以最小化向云传输敏感信息,从而提高隐私保护。此外,收集的数据的所有权也从服务提供商转移到了最终用户手中。但是,安全要求可能增加节点间通信的延迟,从而降低扩展过程的速度。

边缘云的分布式和去中心化特性带来了新的安全挑战,如加密、资源限制和信任模型等,但同时也为通过将数据保留在边缘而提高隐私保护提供了机会。解决这些安全挑战对于边缘云的成功部署至关重要。

边缘云的发展趋势

边缘云是云计算与边缘计算相结合的新兴技术趋势。随着物联网设备在网络边缘的增加,产生了大量数据,将所有数据存储和使用在云数据中心将推动网络带宽需求达到极限。尽管网络技术有所改进,但数据中心无法保证可接受的传输速率和响应时间,这往往是许多应用的关键要求。此外,边缘设备不断消耗来自云端的数据,迫使公司去分散数据存储和服务供应,利用与终端用户的物理接近性。

计算向边缘移动

边缘计算的目标是将计算从数据中心转移到网络边缘,利用智能对象、移动电话或网关执行任务并代表云提供服务。通过将服务移动到边缘,可以提供内容缓存、服务交付、持久数据存储和物联网管理,从而获得更好的响应时间和传输速率。同时,将逻辑分布到不同的网络节点也引入了新的问题。

计算向边缘移动

利用云边缘服务

云服务提供商还提供边缘计算服务,如 Amazon 边缘服务,可在您的端点附近提供数据处理、分析和存储,允许您在 Amazon 数据中心之外的位置部署 API 和工具。可以利用移动边缘计算基础设施(如 5G 网络和基于 5G 的移动云计算服务)开发、部署和扩展超低延迟应用程序。

利用云边缘服务

增强边缘计算能力

边缘计算用于使智能设备不仅仅发送或接收数据到其物联网平台。它增强了物联网网络边缘的计算能力,减少通信延迟并改善响应时间。云技术用于远程数据存储和物联网设备管理,使数据可供网络中的多个设备访问。

增强边缘计算能力

了解亚马逊云科技边缘计算优势

Amazon Snowcone 采用了软硬件结合的方式来确保满足严格的安全要求。它使用基于硬件的可信平台模块(TPM)将特定于设备的密钥存储在软件无法访问的位置,从而帮助确保设备的完整性和安全性。存储在 Snowcone 上的数据使用两层静态加密进行加密,这种加密措施可以在运送设备时保障设备上的数据安全,防止数据泄露。作为一款边缘云设备,Snowcone 的安全性设计非常出色,能够满足各种严格的安全合规要求。

Amazon Snowcone 凭借其小巧便携的设计,几乎可以部署在您需要的任何地方进行边缘计算。它配备了 2 个 vCPU、4GB 内存、8TB 可用存储空间,并支持有线网络访问。Snowcone 可通过电线或可选电池的 USBC 电源供电,非常便于携带。您可以将它放在邮差包里,让它在自动驾驶汽车或飞机上运行,甚至可以将它连接在无人机上使用。这种极高的便携性使 Snowcone 成为理想的边缘云计算设备,能够满足各种场景下的边缘计算需求。

Amazon Snowcone 专为数据中心外的边缘计算和数据存储而设计,能够经受住恶劣的环境条件。它旨在满足严格的坚固耐用标准,包括自由落体冲击、操作振动等,即使在极端环境下也能正常工作。该设备进行密封后,既能防尘,也能防水。Snowcone 的工作温度范围很广,从冰点到类似沙漠的高温环境,而且在储存时还能承受更严酷的温度。这种出色的环境适应性使 Snowcone 非常适合于边缘计算和边缘存储的应用场景。

Amazon Snowcone 提供多种灵活的选项,以适应您的边缘计算、数据传输和边缘存储使用案例。使用 Snowcone 的有线 10 GbE 网络接口,您可以在边缘位置收集数据,使用 Amazon EC2 实例 AMI 进行本地数据处理,然后根据您的需求将处理后的数据移动到亚马逊云中。这种灵活的数据传输和联网方式,使 Snowcone 成为边缘云计算的理想选择,能够满足各种复杂的边缘计算场景需求。

凭借对有线连接及本地计算的支持,您可以将 Amazon Snowcone 用作 IoT 枢纽、数据聚合点、应用程序监控器或轻量级分析引擎。由于 Snowcone 坚固耐用,您可以将它放置在您的联网设备需要部署的任何位置。这种与 IoT 传感器的无缝集成,使 Snowcone 成为边缘计算和边缘存储的绝佳选择,能够满足各种复杂的IoT场景需求。

使用 Amazon EC2 实例,您可以在云中开发与测试功能和应用程序,然后使用 Snowcone 将它们快速部署在边缘位置。当您需要更新应用程序时,只需在几天内运送一个新的 Snowcone 到现场,并对其进行交换即可。这种一致的云端和边缘端体验,使开发人员能够无缝地在云和边缘之间移植应用程序,大大提高了开发效率和部署灵活性。Snowcone 为边缘云计算提供了一致、高效的体验。

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