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- 发布时间
- 2022-12-31 11:18:26
边缘计算的优点
保护隐私数据,提升数据安全性。物联网应用中数据的安全性一直是关键问题,调查显示约有 78% 的用户担心他们的物联网数据在未授权的情况下被第三方使用。云计算模式下所有的数据与应用都在数据中心,用户很难对数据的访问与使用进行细粒度的控制。随着智能家居的普及,许多家庭在屋内安装网络摄像头,如果直接将视频数据上传至云数据中心,视频数据的传输不仅会占用带宽资源,还增加了泄露用户隐私数据的风险。为此,针对现有云计算模型的数据安全问题,边缘计算模型为这类敏感数据提供了较好的隐私保护机制,边缘计算产品,一方面,用户的源数据在上传至云数据中心之前,FPGA边缘计算产品,首先利用近数据端的边缘结点直接对数据源进行处理,以实现对一些敏感数据的保护与隔离;另一方面,边缘节点与云数据之间建立功能接口,即边缘节点仅接收来自云计算中心的请求,并将处理的结果反馈给云计算中心。这种方法可以显著地降低隐私泄露的风险。
边缘计算的概念
边缘计算是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,智能边缘计算产品,由网络中心节点移往网络逻辑上的边缘节点来处理。
边缘计算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。
边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。边缘计算是在靠近数据的地方提供智能分析处理服务,减少时延,提升效率,提高安全隐私保护。
边缘计算相对于5G,新基建边缘计算产品,优势何在?
也许你会问为什么这么多的硬件厂家如此大费周章?为什么不坐等5G网络或者利用丰富的云计算能力和基础设施?
●想象一下,你正坐在一辆自动驾驶汽车里,汽车突然断开了5G网络。这时,汽车不仅会“失明”,而且会丧失决策能力。当高带宽和低延迟通信所需的计算能力实际上与一个额外的神经处理单元的成本相同时,为什么要冒这个风险呢?此外,它的总体耗能还会比利用特定硬件实现人工智能预测来的要高。
●移动互联网提供商希望将投资换现用于开发和部署5G网络。尽管在技术上可能实现大容量数据计划,但它们并不会很快投入商业使用。例如,nBox有12个声学传感器,每个月可以产生多达1 TB的音频数据。按照LTE目前每GB的价格,将这么多数据传输到云计算将花费一大笔钱。
●网络覆盖将主要建立在城市,这意味着其他很多地方接受不到5G信号。与此相反,边缘计算设备可以随即部署到任何需要的地方,只需要一次性的成本投入,并且这通常不会显著增加物联网解决方案的成本。
边缘计算与人工智能相结合使得在本地处理大量数据成为可能。