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云计算与边缘计算有什么区别?

  如今,围绕数字化转型或物联网(IOT)的每一次对话,无论是在哪个行业,都存在一个关于应用程序将在哪里托管的讨论。有些人可能会说,“云”通常是一个很好的选择——“只需将所有数据发送到云进行分析”。其他人可能会提出一个新的概念,“边缘计算”,作为一个重要的突破,它将为应用程序提供动力,并提供云计算无法实现的结果。这种声音常常逼迫我们在二者选择其一,云与边缘——并希望能选择到赢家。但情况就是这样吗?我们需要努力进行分析和下注吗?

  从我的角度来说,答案是否定的。这些计算架构是互补的,两者都有重要的作用。

  我的公司为工业客户提供软件,其中一些运行在边缘,一些更典型地运行在云端;这让我对这两种环境有一个很好的了解,以及为什么您会选择其中一种环境而不是另一种环境。

  让我们先看看他们的意思。云计算已经存在了更长的时间,大多数人对它是什么有了一个基本的概念:简单地说,云计算涉及到远程数据中心,这些远程数据中心充满了通过互联网连接的计算机,提供计算能力,每个单位的成本都是可用的,任何人都可以使用。而边缘计算刚刚成为一个常用术语。它用来突出云的一个相反的方法,特别是在物联网方面。从根本上讲,边缘计算是指在物理上尽可能接近生成数据的位置运行应用程序。例如,考虑一辆根据速度和燃油消耗传感器的数据即时计算燃油经济性的车辆。在车辆中执行该计算的计算机可以正确标记为边缘计算设备。

  然而,边缘计算的概念并不是一个新的概念。事实上,我工作的自动化领域中的公司在一段时间内一直在设备层面上执行控制和分析——也就是“边缘”计算——在加工厂、工厂、矿山、油田等等。我公司提供的一个常见例子是一个分布式控制系统,一个由特殊计算机组成的网络,这些计算机在现场运行,并监控来自数千个传感器的数据,这些传感器测量过程的温度、压力和流量,并生成使其安全和最佳运行的动作。这基本上就是边缘计算,在这个术语变得普遍之前。

  制造业以外的行业现在正在他们的设备上安装传感器或“过程”——从建筑物内的单个房间到城市中的停车计时器和灯,或是人身上的可穿戴设备——移动数据的移动网络已经存在。因此,出现了一个新的问题:您应该在哪里进行计算,以将数据转化为可操作可执行的命令?支持云端处理的人说,这一切都应该在云中完成。但是,经常有充分的理由应该是通过边缘计算在本地执行计算和分析。

  这两种方法都有优点和缺点。

  在某些情况下,例如在以下情况下,边缘计算可能是更好的选择:

  •没有足够或可靠的网络带宽将数据发送到云端。

  •尽管该行业非常关注网络安全,但通过公共网络发送数据或将数据存储在云中可能存在安全和隐私问题。通过边缘计算,数据在本地保留。

  •通信网络与云的连接不够坚固或可靠,不足以可靠。

  •应用程序需要快速数据采样,或者必须以最小延迟量计算结果。

  让我们来看一个我们公司为石油和天然气行业提供的边缘计算示例。在油区,来自油井的通信可能是无线的,也可能是间歇性的;称为远程终端单元(RTU)的专用计算机用于接收传感器数据并在油井上执行本地控制功能。当通信中断时,它们通常在内部存储油井数据;当通信恢复时,它们将数据发送到远程系统进行报告和分析。

  相反,由于以下因素,云可能是更好的选择:

  •云处理能力几乎是无限的。任何分析工具都可以随时部署。

  •某些应用程序的外形因素和环境限制可能会增加边缘计算的成本,并使云更具成本效益。

  •数据集可能很大。云计算中的大量应用程序以及引入其他数据的可用性可以使应用程序开始自我学习,从而获得更好的结果。我们很多人都听说过使用“大数据”。

  •结果可能需要在各种平台上广泛分布和查看。云可以从多个设备上的任意位置访问。

  让我们看看车辆示例。巡航控制系统需要高度可靠、安全和灵敏,因此它可以在“边缘”或车内运行。但是,一个用于将性能数据拉入计划维护保养或导航信息以计算路线的车队的监控应用程序应该在云中运行-在云中可以访问和分析多辆车上的大量数据。

  同样,在石油和天然气行业,我已经看到,通过RTU发送的关于油井性能或设备健康信息的一些数据可能不会在RTU内使用。但是,云或远程数据中心中的应用程序可以在模拟整个油田的应用程序中使用数据,并直接采取行动从油田中回收最大数量的石油。

  我相信在可预见的未来,边缘和云计算都将继续发挥重要作用。事实上,我希望软件开发工作和研究工作能更无缝地连接这两个世界。所以,别担心——将来这两方面的支持者都会有大量的应用程序。

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