클라우드 컴퓨팅 및 에지 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅이란 정확히 무엇입니까? 사실,이 개념은 모든 사람이 생각하는 것만 큼 복잡하지 않습니다. 미니 컴퓨터는 컴퓨팅 능력이 매우 약하고 CPU도 매우 약하고 메모리도 매우 작으며 하드 드라이브도 매우 작으며 많은 작업을 독립적으로 완료 할 수 없으므로 학교를 포함한 많은 회사가 컴퓨터 실에 강력한 서버를 둘 수 있습니다. . 이것은 실제로 컴퓨팅 리소스를 수집 한 다음이 컴퓨터 실을 기반으로 더 큰 컴퓨터 실을 구축하는 방법입니다. 그래서 데이터 센터, 즉 데이터 센터가 있습니다. 여기에 더 많은 수의 강력한 컴퓨터가 저장되고 필요에 따라 적절한 할당, 즉 클라우드 컴퓨팅이 있습니다. 따라서 클라우드 컴퓨팅은 실제로 리소스 할당 방법입니다.

클라우드 컴퓨팅은 리소스 풀의 모든 컴퓨팅 리소스, 스토리지 리소스 및 네트워크 리소스를 수집하고이 리소스 풀을 통해 사용할 다른 사용자를 제공하는 것입니다. 다양한 수준의 리소스에 따라 클라우드 컴퓨팅은 SaaS, PaaS, IaaS 및 기타 방향으로 나뉩니다. 예를 들어 서비스 형 인프라는 IaaS입니다. CPU, 메모리, 네트워크 리소스, 네트워크 대역폭 리소스, 스토리지 리소스 등은 모두 인프라입니다. 그런 다음이 수준 위에 운영 체제를 설치하면 플랫폼이됩니다. 이것이 PaaS입니다. 앞으로 운영 체제에 일부 소프트웨어를 설치하여 서비스를 제공합니다. PC의 경우 소프트웨어라고합니다. 클라우드 컴퓨팅의 경우이 서비스를 제공하는 방식은 SaaS (Software as a Service)입니다.

따라서 메인 프레임에서 PC, 클라우드 컴퓨팅에 이르기까지 컴퓨팅 방법이 진화했습니다. 클라우드 컴퓨팅의 출현을위한 기본 전제 조건은 매우 강력한 인프라, 즉 네트워크가 매우 원활해야한다는 것입니다. 이전에는 개발 된 네트워크가 없었기 때문입니다. 처음에는 근거리 통신망을 통해 컴퓨터 실을 구축했습니다. 나중에 인터넷을 통해 리소스를 클라우드 컴퓨팅 센터로 옮길 수 있었기 때문에 클라우드 컴퓨팅의 발전을 보장 할 수있을만큼 경로가 넓어졌습니다. 컴퓨팅은 2000 년 이후에만 가능했습니다.

그러나 2000 년 이후에는 클라우드 컴퓨팅 사용에 치명적인 결함이 발견 될 것입니다.이 결함은 개발 및 개선에 어떤 기술적 수단을 사용하더라도 그 한계를 해결할 방법이 없다는 것입니다. 1. 데이터의 무게 , 2. 빛의 속도. 데이터에 가중치가있는 이유는 무엇입니까? 사실 데이터에는 가중치가 있습니다. 이제 컴퓨터에 1 바이트 또는 1GB가 저장되어있는 것을 볼 수 있습니다. 이러한 데이터는 가상 데이터 (010101)이지만 자체적으로 무게가 있습니다. 저장 과정에서 저장 자원, 계산시 CPU 자원, 전송시 네트워크 전송 대역폭을 차지하기 때문에 실제로 데이터에는 이러한 가중치가 있습니다.

IDC 보고서에 따르면 2020 년까지 인터넷에 연결해야하는 단말기와 장치는 전 세계적으로 500 억 개가 넘을 것이며 인터넷은 데이터를 생성 할 것입니다. 2020 년에는 모든 인터넷 사용자가 하루 1.5GB의 데이터에 액세스 할 것으로 예상되며 현재 경험에 따르면이 데이터보다 훨씬 많은 양입니다. 그러나 개인 사용자는 실제로 전체 네트워크에서 가장 작은 데이터를 생성합니다. 각 스마트 병원은 매일 3TB의 데이터를 생성하고 각 자율 주행 자동차는 매일 병원보다 4TB 더 많은 데이터를 생성합니다. 연결된 비행기와 스마트 공장은 훨씬 더 강력합니다. 40TB 및 1PB에 도달하면 1PB는 1024TB입니다.

얼마 전 뉴스가 있었는데, 블랙홀 사진이 공개 된 후 사진을 담당하던 MIT 박사가 사진을 보여줬습니다. 데스크톱에 하드 드라이브가 많이 있다는 것을 알 수 있습니다. 이 사진은 많은 양의 데이터를 수집하고 있으며 데이터 양은 일반 컴퓨터가 저장할 수있는 양을 훨씬 초과합니다.

현재 모든 산업에서 생성되는 데이터의 가장 많은 양은 천체, 즉 천문학 관련 산업이고 다른 하나는 고 에너지 물리학입니다. 대형 충돌체에 의해 생성 된 데이터는 매우 인상적이며 몇 초 안에 몇 테라 바이트의 데이터를 생성하고 몇 분 안에 몇 페타 바이트의 데이터를 생성 할 수 있습니다. 위 사진의 엔지니어는 데이터가 네트워크를 통해 전송되지 않고 특급 배송을 사용합니다. 사실 데이터의 양이 충분히 많으면 네트워크만으로는 지원할 수 없으며, 택배의 속도는 네트워크의 전송보다 빠를 수 있는데, 이것이 실제로 데이터의 무게입니다.

또 다른 물리적 한계는 빛의 속도입니다. 데이터 전송은 전자파에 의해 전송되며 아무리 빠르더라도 빛보다 빠를 수 없습니다. 데이터가 난징에서 베이징으로 이동할 때 기술적 한계가 소진 되더라도 데이터 전송 속도가 빛보다 빠르며 지연이 발생할 수 있습니다. 차량 인터넷과 같이 매우 낮은 대기 시간이 필요한 일부 산업용 애플리케이션이 있습니다. 이때 데이터 센터가 베이징에 있고 관련 서비스를 실행해야하는 경우 데이터 왕복 시간이 소모되어 애플리케이션 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅이 오늘날 많은 산업 응용 프로그램의 요구를 충족시킬 수없는 것은 바로 데이터의 무게와 빛의 속도로 인한 시간 지연 때문입니다. 그래서 우리는 방법을 생각하고 엣지 컴퓨팅의 개념을 제안했습니다.

이건 문어인데 문어와 평범한 동물의 큰 차이는? 즉, 뉴런의 40 %는 머리에 있고 60 %의 뉴런은 발에 있습니다. 뉴런은 실제로 계산 능력, 사고 능력, 즉 안테나가 생각할 수있는 능력입니다. 그렇다면 컴퓨팅 성능과 처리 능력의 일부를 클라우드 컴퓨팅 센터에서 바닥으로 가라 앉 히면 어떤 결과가 초래 될까요?

위 그림의 왼쪽은 전통적인 클라우드 컴퓨팅 아키텍처이고 오른쪽은 에지 컴퓨팅 아키텍처입니다. 엣지 컴퓨팅 아키텍처는 실제로 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅 기능의 일부를 사용자에게 더 가까운 위치로 이동 시키며 두 가지 이점을 제공 할 수 있습니다. 첫 번째는 상위 계층에서 전송하는 데이터의 양을 크게 줄일 수 있다는 것입니다. 난징에서 상하이로 보내는 특급 소포와 마찬가지로 매번 베이징 본사로 보낼 필요가 없으며 장쑤성 물류 센터로 보낸 다음 상하이로 보낼 수 있습니다. 이것은 베이징에 대한 압력을 감소시킵니다. 또 다른 장점은 대기 시간입니다. 사용자에게 가까운 클라우드 컴퓨팅 센터가 있으면 차량 인터넷과 같은 일부 피드백 데이터를 신속하게 계산 한 다음 계산 후 가라 앉아 아래의 다른 사용자에게 직접 피드백 할 수 있습니다. 이러한 방식으로 클라우드 컴퓨팅의 두 가지 치명적인 문제인 데이터 볼륨 및 대기 시간 문제가 해결됩니다. 시간 지연 문제를 해결하기 위해서는 에지 컴퓨팅의 제안이 더 중요합니다.

위 그림은 클라우드 컴퓨팅의 배치 위치 인 경우입니다. 맨 왼쪽에있는 AAU는 5G 기지국이고 생성 된 데이터는 액세스 전산실로 전송 된 다음 수도권 네트워크의 액세스 계층을 통해 다음 레벨의 전산실로 전송됩니다. 레이어별로 배치. 엣지 컴퓨팅은 엣지 컴퓨팅 센터를 맨 오른쪽의 핵심 컴퓨터 실에서 사용자에게 더 가까운 기지국에 더 가까운 곳으로 옮기는 것입니다. 이러한 움직임을 통해 클라우드는 사용자에게 더 가깝게 확장됩니다.

엣지 컴퓨팅 센터를 사용자에게 더 가깝게 설정하는 직접적인 이점은 많은 컴퓨팅 기능이 데이터 경계를 앞뒤로 줄이고 끝에서 끝으로 갈 필요가 없다는 것입니다.

그렇다면 왜 전에 클라우드 컴퓨팅을 했습니까? 로컬 컴퓨터의 컴퓨팅 성능이 충분하지 않아 리소스를 수집하여 처리를 위해 더 높은 수준으로 업로드해야하기 때문입니다. 그러나 이제 무어의 법칙이 발전함에 따라 우리 컴퓨터의 CPU는 매우 강력하고 메모리는 점점 더 커지고 있습니다. 리소스가 충분하기 때문에 업로드하는 이유는 무엇입니까? 더 가까운 곳, 심지어 로컬, 로컬 또는 로컬에서 계산을 수행 할 수없는 이유는 무엇입니까?

이 그림은 인텔의 것이며 클라우드 컴퓨팅과 분산 컴퓨팅의 차이를 적절하게 반영합니다. 에지 컴퓨팅은 실제로 분산 컴퓨팅에 속합니다. 클라우드 컴퓨팅은 좌측 상단 코너로 클라우드를 통해 모든 데이터를 저장, 계산, 분석하고 최종적으로 가치를 창출하는 클라우드 컴퓨팅의 목적입니다. 그러나 엣지 컴퓨팅의 특성은 클라우드에서 엣지에 이르기까지 다릅니다. 우리는 네트워크의 모든 위치로 이해할 수 있으며, 모든 노드가 저장, 컴퓨팅 및 분석하고 있습니다. 과거에는 사물에 능력이 없었고 엣지에는 능력이 없었습니다. 이제 능력이 있으므로 모든 것을 클라우드로 전송할 필요가 없으며 컴퓨팅 능력이 여러 수준으로 분산됩니다. .

현재의 엣지 컴퓨팅은 아직 목표에 도달하지 못했지만 향후 실제 개발 추세는 많은 작업이 개체 자체에서 직접 완료 될 가능성이 높습니다. 예를 들어 Huawei는 심천의 여러 교차로에 자체 개발 한 카메라를 설치했으며이 카메라에는 AI CPU가 내장되어 있습니다. 교차로 전체의 신호등 및 교통 흐름을 모니터링하는 경우 자체 AI 칩을 통해 수집 된 데이터를 분석하고 직접 지시를 발행하여 차량이보다 효율적으로 이동할 수 있도록하고 교통 효율을 향상시킬 수 있습니다. 이 교차로. 이것은 자체적으로 로컬에서 수행되는 일반적인 작업입니다.

실제로 블록 체인은 일반적인 분산 컴퓨팅이기도합니다. 중앙 집중식 컴퓨팅으로 넘어가는 보안이 분산 컴퓨팅만큼 높지 않을 수 있습니다. 컴퓨팅의 미래가 지평선에 더 잘 놓여져 있든 눈앞에 놓여 있든 멀리 하늘에서 가까운 곳에서 컴퓨팅의 미래에 대한 모든 사람들의 생각을 촉발했습니다.

다음으로 실제 상황을 기반으로 한 엣지 컴퓨팅 아키텍처를 소개합니다. 위의 그림은 5G 네트워크 용 엣지 컴퓨팅의 일반적인 아키텍처입니다. 5G 네트워크에는 액세스 네트워크, 베어러 네트워크 및 핵심 네트워크가 포함됩니다. 액세스 네트워크는 신호를 연결하는 방법 인 기지국입니다. 베어러 네트워크는이 데이터를 레벨별로 전송하는 것입니다. 4G에서 핵심 네트워크는 컴퓨팅, 전체 라우팅 관리 및 위치 이동성 관리를 담당하는 최상위 네트워크 소스입니다.

에지 컴퓨팅 측면에서 많은 IDC가있을 것입니다. 과거에 IDC는 높은 사양의 컴퓨터 실, 즉 핵심 네트워크 컴퓨터 실에 배치되어야했습니다. 지방 수도 또는 대도시에서 컴퓨터 실은 매우 엄격하게 보호되며 모든 측면에서 높은 수준의 보안을 갖추고 있습니다. 그러나 이제 컴퓨팅 서버는 사용자와 매우 가깝게 배치되어 있습니다. 그러나 기존 서버는 환경에 대한 요구 사항이 상대적으로 높으며 사용자에게 더 가까이 배치 될 가능성이 낮습니다. 이제 Inspur, Huawei, ZTE 등과 같은 많은 에지 컴퓨팅 공급 업체는 특수 환경을위한 많은 맞춤형 하드웨어를 개발하고 있습니다.

이 외에도 더 극단적 인 상황이 있습니다. 즉, 일부 독점 하드웨어 보드가 기지국의 일부 하드웨어 장치에 직접 삽입되어 컴퓨팅 성능을 달성하는 데 사용됩니다. 그러나 이런 종류의 보드는 상대적으로 작고 CPU의 컴퓨팅 성능이 상대적으로 약하여 높은 컴퓨팅 성능이 필요하지 않은 엣지 컴퓨팅 시나리오에 적합합니다. 사실 엣지 컴퓨팅은 5G에만 국한되지 않습니다. 우리가 사용하는 유선 광대역 관련 장비에 엣지 컴퓨팅과 관련된 일부 하드웨어 장치를 배치 한 다음 엣지 컴퓨팅을 실현할 수도 있습니다.

이 그림은 엣지 컴퓨팅의 대략적인 아키텍처입니다. 왼쪽 상단은 5G 코어 네트워크이며, 코어 네트워크와 액세스 네트워크 아래의 UE는 일부 관리를 통해 UPF를 에지 컴퓨팅 센터에 연결합니다. 그 아래에는 고정 네트워크가 있습니다. 데이터는 또한 사용자 평면의 관련 인터페이스를 통해 에지 컴퓨팅 노드로 가져옵니다. 에지 컴퓨팅 노드의 아키텍처는 실제로 클라우드 컴퓨팅 아키텍처입니다. 다음은 인프라, 상위는 하드웨어, 상위는 운영 체제 또는 가상화 플랫폼입니다. 일부 컨테이너화 된 플랫폼을 통해 일부 컨테이너화 된 아키텍처를 제공 할 수도 있습니다.

이 프레임 워크를 기반으로 해당 서비스 및 프로세스를 설치하십시오. 그런 다음 이러한 프로그램을 통해 몇 가지 기능을 제공 한 다음 상위 계층의 응용 프로그램에 연결합니다. 차량 인터넷, 콘텐츠 배포 네트워크, AR / VR, 비디오 감시 등. 누구나 엣지 컴퓨팅의 애플리케이션을 기반으로 사용자가 사용할 수있는 자체 앱을 개발하고 수익을 창출하고 개방형 기능을 갖춘 프레임 워크가 될 것입니다.

클라우드 컴퓨팅과 같은 엣지 컴퓨팅은 "생태학"이라는 개념을 강조하며, 모든 사람이 사용할 수있는 자체 관련 항목을 열어 제 3 자에게 개방 된 플랫폼 인 상류 및 하류 산업 체인을 형성합니다. 엣지 컴퓨팅에서 제공하는 기능 중 일부도 개방되어 있습니다. 모든 회사는 개방형 공용 인터페이스를 통해 자체 APP를 개발할 수 있습니다. 향후에는 휴대폰의 애플리케이션 스토어와 동일 할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅에도 엣지 컴퓨팅이 있습니다 응용 프로그램.

엣지 컴퓨팅이 정확히 무엇을 할 수 있습니까? 에지 컴퓨팅은 데이터 볼륨 및 지연 문제를 해결하므로 이러한 두 가지 측면과 관련된 많은 애플리케이션이 에지 컴퓨팅의 애플리케이션 영역입니다. 예를 들어, 실내 포지셔닝, 무선 네트워크 정보 서비스, 비디오 최적화, AR / VR 및 기타 대용량 데이터 처리. 차량 인터넷, 지능형 제조 등도 있습니다.

산업 분야는 시간 지연에 대한 높은 요구 사항을 가지고 있습니다. 산업용 인터넷의 많은 로봇과 공원 모니터링은 시간 지연에 매우 민감합니다. 차량 인터넷 측면에서 보면 순간적인 시간 지연으로 인해 발생할 수있는 피해는 자동차가 몇 미터 전진 한 후 사고가 발생하는 것인데, 이는 개인 안전과 관련이 있다는 것을 의미합니다.

이 그림은 산업용 인터넷의 아키텍처 다이어그램입니다. 산업용 인터넷은 IT, CT 및 OT의 전반적인 진화의 결과입니다. IT는 정보화를 의미하고 CT는 통신을 의미하며 OT는 산업 유지 보수와 관련된 장비, 센서, 계기 및 계량기 등을 제조하는 것을 의미합니다. 그림의 왼쪽에는 최상위 인터넷에있는 클라우드 컴퓨팅이 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 작업장이나 공장의 특정 위치에 배치 될 수 있으며 이는이 컴퓨팅 성능을 낮추는 것과 같습니다.

포지셔닝에 관한 엣지 컴퓨팅에 대한 또 다른 사례가 있습니다. 포지셔닝은 또한 상대적으로 높은 대기 시간이 필요하고 많은 데이터가있는 애플리케이션이므로 엣지 컴퓨팅의 강점이기도합니다. NB-LoT 및 eMTC와 같은 네트워크는 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있으며 전용 사물 인터넷을 통해 개발자가 개발 한 일부 애플리케이션을 엣지 컴퓨팅 서버에서 실행하여 실내 내비게이션, 주차 관리 및 맨홀 커버 위치를 실현할 수 있습니다.

에지 컴퓨팅의 경우 "클라우드 네트워크 통합"이 언급됩니다. 이 용어는 실제로 엣지 컴퓨팅의 본질입니다. 클라우드는 실제로 IT이고 네트워크는 통신이며 엣지 컴퓨팅은 IT와 CT가 통합 된 결과물입니다. 둘 다 필수 불가결합니다. MEC는 클라우드의 특성을 가지고있을뿐만 아니라 네트워크의 필수적인 부분이며, 클라우드와 네트워크의 공통 통합의 산물입니다. 엣지 컴퓨팅이 제대로 작동하기를 원한다면 클라우드와 인터넷의 협업과는 확실히 분리 될 수 없습니다.

표면적으로는 클라우드와 인터넷의 협력으로 생산 된 MEC이지만, 본질적으로 클라우드와 인터넷 모두 엣지 컴퓨팅에 관심이 있습니다. 기존의 Lenovo, Dell, Intel, Inspur와 같은 일반적인 IT 회사는 전통적으로 클라우드 컴퓨팅을 수행하고 갑자기 새로운 블루 오션을 발견하기 때문에 이에 매우 관심이 있습니다. 그래서 그들은이 케이크를 잡아 올 것입니다. 그러나 전통적인 통신 제조업체들도이 케이크를 잡으러 올 것입니다. 에지 컴퓨팅 에지는 네트워크 영역에 있습니다. Huawei 및 ZTE와 같은 회사도 이것이 내 케이크라고 말할 것입니다. 따라서 모든 사람은 자신이 책임감 있고 자신의 프로세스와 관련이 있다고 느끼므로 그러한 공유를 원합니다. 이것이 에지 컴퓨팅이 IT 및 통신 분야에서 매우 인기있는 이유입니다.

클라우드 네트워크 통합 외에도 기억해야 할 또 다른 단어는 "클라우드 측 협업"입니다. 사람들은 종종 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 관계가 무엇인지 묻습니다. 실제로 그들 사이에는 연결이 있고 그들은 협력적인 관계입니다. 그들은 SDN과 같은 소프트웨어 정의 네트워크를 갖게 될 것이며, 이는 전체 에지 컴퓨팅을 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드와 조율 할 것입니다. 위의 그림은 물류 협업, 보안 협업, 데이터 협업, 자원 협업을 언급합니다. 둘 사이에는 공통 협업 관리를 통한 에지 서비스, 배포, 탄력적 확장 등과 관련된 많은 협업 관계가 있습니다.

엣지 컴퓨팅은 이제 혼란의 단계에 있지만 모든 사람은 사실 엣지 컴퓨팅이 상상 한 것만 큼 많은 일을 할 수 없다는 것을 분명히 알게 될 것입니다. 엣지 컴퓨팅은 아직 개발 중입니다. 아마 처음부터 모든 사람들이 점진적으로 정상으로 돌아가는 데주의를 기울인 다음 천천히 상승 상태로 들어갑니다. 실제로 엣지 컴퓨팅이 좋은 미래를 가질 것이라는 경향이 있습니다. 일부 연구 기관은 향후 계산의 40 %가 엣지 컴퓨팅에서, 60 %가 클라우드 컴퓨팅에서 수행 될 것이라고 밝혔습니다. 즉, 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅 간에는 상호 보완적인 관계가 있습니다.

클라우드 엣지 컴퓨팅 자체의 관점에서는 아직 잠복기에 있습니다. 이제 엣지 컴퓨팅의 모든 파일럿이 정부에 의해 주도되거나 다양한 운영자가 파일럿을 수행하고 있음을 알 수 있습니다. 지금까지 순전히 상업적인 파일럿은 거의 없습니다. 파일럿 프로젝트의 특정 서비스를 위해 소수의 노드에 배치 된 이러한 종류의 에지 컴퓨팅은 실제로 에지 컴퓨팅 자체의 문제를 반영 할 수 없으며 많은 문제를 노출 할 방법이 없습니다. 엣지 컴퓨팅이 많은 수의 노드가있는 전체 네트워크에 배포 할 수있는 대규모 네트워크로 만들어지면 일반 서비스에 사용할 수 있고 공급 업체간에 상호 운용 할 수도 있습니다. 실제로 물음표입니다.

또한 기존의 4G 및 5G는 모두 관련 표준 조직에 의해 구성되며, 먼저 표준을 설정 한 다음 개발을 촉진합니다. 엣지 컴퓨팅은 동일하지 않으며 단순한 표준 만 있으며 이러한 표준에 의존하지 않습니다. 결국 그것은 클라우드 컴퓨팅 아키텍처에 의존하고 많은 자유를 가지며 비즈니스에 의해 주도됩니다. 필요에 따라 빌드 한 다음 사용을 시작한 다음 사용하면서 천천히 수정할 수 있습니다.

이제 엣지 컴퓨팅은 하나의 상태에 속합니다. 모든 사람이 매우 염려하고 매우 뜨겁지 만 생각만큼 강하지 않은 것 같음을 천천히 발견 한 다음 차분한 상태로 돌아가 천천히 장기 잠복 상태에 들어갑니다. 이것은 전체 엣지 컴퓨팅의 현재 진행 상태입니다. 많은 공개 행사에서 운영자, IT 공급 업체 및 장비 공급 업체는 우리가 엣지 컴퓨팅을 주시하고 있으며 이에 대해 낙관적이라고 말하지만 과대 광고는하지 않을 것입니다.

참조 : https://baijiahao.baidu.com/s?id=1638159190655771728&wfr=spider&for=pc

개인적인 이해 :

엣지 컴퓨팅의 개념

엣지 컴퓨팅은 사물이나 데이터의 소스에 가까운쪽에 네트워크, 컴퓨팅, 스토리지 및 애플리케이션 핵심 기능을 통합하여 근처에 가장 가까운 서비스를 제공하는 개방형 플랫폼을 사용하는 것을 말합니다. 애플리케이션은 에지 측에서 시작되므로 네트워크 서비스 응답이 더 빨라집니다. "엔드 클라우드"채널이 중단되면 사전 설정된 자율 데이터 처리 및 제어 로직이 에지 측에서 계속 완료되어 업계의 실제 요구 사항을 충족 할 수 있습니다. 시간 비즈니스 및 애플리케이션 인텔리전스., 보안 및 개인 정보 보호.

엣지 컴퓨팅은 물리적 엔티티와 산업 연결 사이 또는 물리적 엔티티의 맨 위에 있습니다. 그리고 클라우드 컴퓨팅을 통해 엣지 컴퓨팅의 과거 데이터에 계속 액세스 할 수 있습니다.

위치 : 수집 터미널 또는 데이터 소스에 가까움, 근처에서 서비스 제공
지연 : 가장 낮은 지연, 더 빠른 응답
클라우드 채널 중단에 의존하지 않음 : 중단 후에도 독립적 인 데이터 처리 및 제어가 계속 완료 될 수 있으며 기본 로직이 연결되어야합니다.
에지 컴퓨팅을 사용하더라도 소스 데이터는 여전히 클라우드로 전송되어야하며 기록 데이터에 액세스 할 수 있습니다. 즉, 소스 데이터가 손실되지 않습니다.

클라우드 컴퓨팅으로 엣지 컴퓨팅이 필요한 이유

많은 산업이 실시간, 신뢰성, 보안에 대한 엄격한 요구 사항을 가지고 있으며 액세스 대역폭 및 트래픽, 비용, 에너지 소비 및 기타 조건에 의해 제한을받습니다. 따라서 데이터는 합리적으로 처리되어야하며, 특히 사전 처리가 필요합니다. "모든 것을 최대한 활용"하고 자원 낭비를 피할 수있는 매우 중요한 요소입니다. 여러 데이터 소스에 가까운 네트워크 에지에서 데이터를 통합 및 처리하고, 다양한 수준의 지능형 처리 알고리즘을 도입하고, 엣지 인텔리전트 서비스를 제공합니다. 현재와 미래의 인텔리전트 개발의 불가피한 추세이며, 모든 데이터는 처리를 위해 원격 관제 센터로 전송되어 경제적이거나 경제적이지 않은 관제 센터의 부하를 크게 증가시킬 것입니다. 현실적.

에지 컴퓨팅은 민첩한 연결, 실시간 비즈니스, 데이터 최적화, 애플리케이션 인텔리전스, 보안 및 개인 정보 보호의 요구를 충족 할 수 있습니다.

중앙 시스템이 통신 링크가 중단되는시기를 제어 할 수 없다는 점을 고려할 때 지능형 처리 능력을 가능한 한 로컬로 싱크하는 것이 합리적입니다.

자료를 최대한 활용하고 데이터를 합리적으로 처리하여 데이터를보다 분석적이고 응집력있게 만듭니다.
지능적인 개발을 위해 다양한 수준의 처리 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
작업 부하와 부하가 분산되고 분산되어 효율성이 향상되고 더 경제적입니다.
말이 끄는 대형 자동차 현상 종식
1 : N. n은 많은 양의 IO 데이터로, 불균형 부하를 유발하기 쉽습니다.
클라우드 컴퓨팅을 구성하는 방법은 무엇입니까?
많은 데이터 소스와 로컬 인텔리전스 연결을 수집 및 전달한 후 데이터 업로드가 간단하고 안정적입니다. (데이터 통합 및 연결)
현장 모니터링 데이터, 로그 전처리, 데이터 정리 및 심층 분석 (데이터 정리, 데이터 분석)도 데이터 필터링, 동일한 데이터 분석의 여러 지점;
통행이 원활하지 않거나 제한되지 않을 때 작업을보다 안정적이고 안정적으로 만들기위한 합리적인 분담 (데드 존)
주요 특징
사물 인터넷, 대규모 IO 장치 및 데이터, 대규모의 유비쿼터스 개념
말이 끄는 대형 마차 현상 종식
복잡하고 변경 가능한 사물 인터넷 프로토콜을 포함하여 전력 프로토콜에서 다양한 산업 애플리케이션 프로토콜에 이르는 프로토콜 확장 및 적응, 기존 RTU 체계는 충족되지 않았습니다.
엣지 컴퓨팅은 낮은 구매 비용, 낮은 전력 소비 및 낮은 사용자 부담으로 임베디드 장치에 적용됩니다. 컴퓨터 실의 열 방출에 사용할 수있는 예.
높은 신뢰성, 내장형, 팬없는 설계에 적합, 열악한 장소에 적합, 높은 적응성, 안전성 및 긴 작동 수명
배포가 간단하고 임계 값이 낮으며 수량이 많으며 비용이 절감 된 것으로 간주됩니다.
건설 및 유지 보수의 극히 단순화를 지원하기 위해 온라인으로 유지 보수, 다운로드 및 업그레이드 할 수 있습니다.
주요 기능
자체 수집 기능 모듈을 사용하여 IO 데이터 수집 실현
캐스케이드 가능
네트워크 통신이 있어야하며 무선 통신을 지원해야합니다.
비디오 푸시 및 풀 스트리밍 지원
프로토콜 변환을위한 다중 프로토콜 라이브러리
2 차 개발 지원 가능
원격 유지 보수, 프로젝트 업데이트, 펌웨어 업데이트, 시스템 지원
래더 다이어그램, C, Java, Python 표현식 계산 지원
저렴한 비용
저전력 소비
팬이없는 디자인, 높은 신뢰성
디스플레이 화면에 연결하여 통합 기계로 사용할 수 있습니다.