本文將簡單介紹什么是邊緣計(jì)算，并討論為什么比邊緣計(jì)算如此重要，并將部分云計(jì)算的處理替換為邊緣計(jì)算。同時也概要介紹邊緣人工智能。

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邊緣計(jì)算

邊緣意味著更加靠近數(shù)據(jù)源的處理技術(shù)，即將數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)來源的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理。傳統(tǒng)的云計(jì)算，是將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆粕希稍朴?jì)算來處理，將結(jié)果再返回到邊緣，這是集成處理的方法。云計(jì)算的處理方式，要求設(shè)備實(shí)時在線，且需要傳輸大量的數(shù)據(jù);但對于不能經(jīng)常聯(lián)網(wǎng)，或者網(wǎng)絡(luò)資源存在瓶頸的服務(wù)，就需要將數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)來源節(jié)點(diǎn)處理。

邊緣計(jì)算包括最廣泛的基礎(chǔ)設(shè)施，包括蜂窩傳感器網(wǎng)絡(luò)、自組織、相互對等、分散云/霧、虛擬邊緣計(jì)算、數(shù)據(jù)存儲和恢復(fù)、自主自愈網(wǎng)絡(luò)、分布式云應(yīng)用、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等等。

邊緣計(jì)算與云計(jì)算

邊緣意味著本地(或近本地)服務(wù)，而不是去網(wǎng)絡(luò)中的某個地方。它可以是一臺獨(dú)立的物理計(jì)算機(jī)，如自動冰箱或服務(wù)器，其位置盡可能靠近源(即服務(wù)器位于該區(qū)域而不是地球的另一端)。

當(dāng)需要低延遲或網(wǎng)絡(luò)本身可能不總是可訪問時，可以利用邊緣，并實(shí)時做出選擇。

大多數(shù)云應(yīng)用程序在本地接收數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆疲幚聿⒎祷亍＿吘壱馕吨朴?jì)算不是必須的，云端的邊緣人工智能算法仍然可以在邊緣測部署，在邊緣操作。

為什么需要邊緣計(jì)算

• 對于一些地區(qū)，網(wǎng)絡(luò)連接成本高(帶寬、能源成本高)，實(shí)時連接是瓶頸，這種環(huán)境下可以通過邊緣計(jì)算解決。
• 對于一些實(shí)時響應(yīng)要求高的應(yīng)用，比如自動自動駕駛汽車，很短的網(wǎng)絡(luò)延遲都可能會釀成災(zāi)難。
• 對于一些重要的數(shù)據(jù)，比如公司機(jī)密數(shù)據(jù)，在云上容易受到攻擊。
• 專門設(shè)計(jì)的優(yōu)化程序，可以實(shí)現(xiàn)邊緣測的卓越性能。

邊緣計(jì)算的類型

• 設(shè)備邊緣：邊緣計(jì)算包含在消費(fèi)者現(xiàn)有環(huán)境的范例中。例如，微軟Azure IoT Edge和AWS Greengrass。
• 云邊：這個邊緣計(jì)算平臺是一個公共云擴(kuò)展。內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)是這種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的典型示例，它在地理邊界處緩存和傳遞靜態(tài)內(nèi)容。

邊緣人工智能

在邊緣人工智能中，人工智能算法在硬件計(jì)算機(jī)上不需要接觸就可以進(jìn)行局部處理。它使用從系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)，并在毫秒級時間響應(yīng)對其進(jìn)行處理，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時洞察。

例子：

根據(jù)設(shè)計(jì)，便攜式電動工具處于網(wǎng)絡(luò)邊緣。邊緣智能程序框架通過微處理器上的電動工具數(shù)據(jù)實(shí)時運(yùn)行。在驅(qū)動工具中，程序邊緣智能生成數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)存儲在本地計(jì)算機(jī)上。本地機(jī)器在工作時間連接到互聯(lián)網(wǎng)，只將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行檢索和分析。電池壽命長是以上應(yīng)用的主要特點(diǎn)之一。如果動力機(jī)器不斷地將數(shù)據(jù)下載到云中，電池將很快耗盡，通過邊緣計(jì)算，可以降低數(shù)據(jù)連接的時間，延長電池壽命。

邊緣人工智能的優(yōu)勢

(1) 降低成本

邊緣人工智能可以降低連通性和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男剩l(fā)送的網(wǎng)絡(luò)更少。可以降低網(wǎng)絡(luò)通訊成本而降低正本。

(2) 安全

通過在監(jiān)控攝像頭、獨(dú)立車輛、飛機(jī)等情況下利用人工智能，信息變得與用戶相關(guān)。由于邊緣人工智能在本地管理數(shù)據(jù)，流媒體可以防止問題的發(fā)生，而不會存儲大量云數(shù)據(jù)，從而降低隱私受到攻擊的風(fēng)險。改進(jìn)的保護(hù)應(yīng)用程序可以用來保證邊緣人工智能系統(tǒng)的安全。

(3) 反應(yīng)靈敏

如您所知，與集中式物聯(lián)網(wǎng)模型相比，邊緣人工智能系統(tǒng)可以非常快速地處理數(shù)據(jù)。這需要實(shí)時操作，如數(shù)據(jù)開發(fā)、決策和干預(yù)，因?yàn)橛^測數(shù)據(jù)直接在同一硬件內(nèi)傳輸，非常適合于毫秒級的應(yīng)用，例如自動駕駛汽車。

(4) 易于管理

邊緣人工智能系統(tǒng)是獨(dú)立的，不需要由數(shù)據(jù)科學(xué)家或人工智能開發(fā)者管理。信息和觀察可以自動分發(fā)，也可以通過高度可視化的界面或儀表板在現(xiàn)場提供。