边缘计算的未来报告

目录 什么是边缘计算 ？ 3 工业现状 5 行业应用、用例和示例 14 工业的未来状态 18 利用边缘计算优化您的工作流程 21 什么是边缘计算 ？ 数字云几年前首次进入主流市场，在初期人们对它究竟是什么存在一些困惑之后，它受到了绝大多数科技用户的高度欢迎。它使得信息能够存储和处理在远程服务器上，这意味着我们的设备可以提供超出其技术能力的服务。借助云服务，即使内存只有几GB的设备也能有效承载无限量的数据。然而，随着时间的推移，云也开始阻碍某些技术的发展，尤其是物联网（IoT）。 物联网的范围和规模过于广泛，使得云服务作为计算处理的可行手段变得不切实际。通过Wi-Fi或蜂窝网络发送来自物联网系统的数据会拖慢整个网络的速度。不仅如此，物联网设备并不总是能够保持在互联网连接范围内。这意味着，在没有访问中央云的情况下，这些设备可能会变得实际上无用。 边缘计算正是在这里发挥作用。与将数据存储和处理从设备中移除不同，边缘计算将数据推向更接近设备的位置，从而改善成本和性能，并使设备更加独立。这并不完全消除对云计算的需求，但可以减少需要发送到云端的数据量。边缘计算允许我们在自己的设备或网络“边缘”上实现类似云的功能，这里的“边缘”指的是设备或网络与互联网通信的点。 那可能是设备的处理器、路由器、ISP 或本地边缘服务器。数据不再发送到远程服务器，而是尽可能靠近设备进行处理，甚至在设备本身上进行处理。 例如，假设您有一辆配备后视摄像头的自动驾驶汽车，用于事故预防。依赖云计算系统处理图像数据并返回结果以供车载系统采取行动将是不切实际的，因为缓慢或间歇性的数据连接会导致性能不佳。这种设置还会大量使用数据来回传输大型视频文件，并且会使云服务器在同时处理多个摄像头的数据时不堪重负，以几乎即时的方式发送关键结果。但如果汽车自身的计算系统可以自行完成大部分处理过程，并仅在真正必要时将信息发送到云，那么这将导致更快、更可靠的表现，降低数据传输成本，并减少对云服务器的压力。 这是边缘计算概念背后的基本理念。在本文中，我们将更详细地探讨边缘计算的概念和优势，并分享其未来发展的各种见解。 行业现状 计算技术在过去曾多次在集中式和分布式计算之间摇摆。例如，IBM 360 等早期计算机模型是集中式的计算单元，其所有操作都在封闭系统内进行。相比之下，现在的个人电脑（PC）能够执行更多的分布式操作，将数据发送并接收至无数远程服务器进行处理。云计算就是向集中式计算回归的一个例子，云服务器作为中央计算单元存储或处理来自许多其他机器的数据。与此同时，我们正在通过区块链技术朝着去中心化方向发展，这种技术消除了单一权威机构来处理交易，而是将工作分配给众多机器共同完成。 边缘计算标志着向去中心化又迈出一步，其在不断涌现的物联网行业中的实用性十分明显。将物联网系统不断进行的无数过程从集中式的云服务器转移到外围设备上，可以减轻中央服务器的压力，即使项目规模庞大，也能保持物联网项目的快速和灵活。 边缘计算对于物联网也非常重要，因为物联网设备并不总是连接到互联网。物联网连接解决方案仍处于早期阶段，因此可能在大多数大规模物联网项目中不够可靠。因此，将计算保留在设备本身或更接近设备的地方，而不是让每个设备依赖远程服务器，这意味着设备在脱离连接时仍然可以执行其功能。微软、亚马逊、谷歌、戴尔、IBM和思科等公司都在致力于边缘计算的发展。 亚马逊的物联网三定律 亚马逊是边缘计算的领导者之一 ， 已经制定了三大基本规律它用来指导其边缘计算和物联网开发。 1 1. 物理定律。物联网的第一定律是，在物联网项目开发过程中必须考虑物理限制，而不仅仅是技术或数字限制。以之前提到的自动驾驶汽车为例，实际上存在对数据在当地车辆上进行处理的真正物理需求。即使这些过程可以发送到云端进行处理，物理学定律决定了当地处理才是正确的答案。 2. 经济法。第二条定律考虑了财务可行性。对于大多数公司——如果不是全部的话——物联网系统都是一项极其昂贵的财务投入。其中最大的成本之一是通过服务提供商保持所有设备持续连接。设备向网络发送的数据量越少，物联网项目的财务可行性就越强。 3. 土地法。最后，第三条定律指的是物联网项目必须遵守的区域性法律。这些可能是具体的法律法规，例如GDPR，也可能是该地区基础设施的限制。 考虑这些法律法规的同时，审视物联网和边缘计算的可能性将有助于我们保持对边缘计算世界的现实和稳健的态度。 关键统计信息 ••3•根据 Gartner 的说法 ， 物联网设备的数量将从300 亿至到 2020 年 500 亿2 ， 同时增加对边缘计算的需从 2017 年到 2025 年 ， 全球边缘计算分析市场预计复合年增长率为 27.6%混合云解决方案预测56 亿个 IoT 设备将依靠边缘4 2020 年数据收集和处理计算 •如今 ， 10% 的企业生成数据是通过 5边缘计算 ； Gartner 预测 ， 到 2022 年 ， 这一数字将达到 50% •移动边缘计算市场预计将增长从 1.858 亿美元62017 年至 2022 年 8.386 亿美元， 复合年增长率为 35.2% •In 2020,18% 的钱IT 部门对物联网的投资将达到 7边缘计算基础设施 •到 2022 年 ， 全球边缘计算市场将价值 67.2 亿美元, at a 8复合年增长率为 35.4% •美国边缘计算市场预计将以 10.3 ％ 的复合年增长率增长 9从现在到 2022 年 ， 价值为到 2022 年 5, 6966 百万美元 •70% 的 CEO了解边缘计算 ， 并拥有边缘计算 10组织内的倡议 •40% 的 CEO2018 年增加了边缘计算预算 ， 75% 的人预计 11更多的研究资助机会 •大多数首席执行官表示 ， 边缘计算属于研发， 其次是 12新的企业 •物联网是边缘计算的主要市场 ，占 70%的边缘 13计算产业 •大多数不愿采用边缘计算的组织表示 ， 14安全性和不确定性是他们不情愿的两个主要因素 •企业对边缘计算的大部分兴趣源于延迟和15网络带宽改进 •希望采用边缘计算的前三大行业是智慧城市,16制造和运输 •根据 SWIM 的一项调查 ，60% 的高级管理人员可以看到战略 17运动中的数据值 •SWIM 研究还发现 ， 在物联网设备的样本中 ，65% 被发送到云的数据至少存在五天， 这表明数据 18处理比上传更重要 关键球员 亚马逊 亚马逊长期以来一直是物联网技术的领先者，其最显著的贡献是亚马逊网络服务（AWS）。AWS 是一系列服务的集合，用户可以利用这些服务来开发他们的项目和系统。这有助于企业和独立开发者快速启动他们的项目。AWS IoT Greengrass是通过 AWS 提供的服务 ， 特别是 19 适用于物联网边缘计算的应用场景。此服务将云的能力扩展到特定网络内的物联网设备上，使这些设备能够执行云通常会处理的工作。这些设备连接到本地网络，并相互通信，仅在必要且可能的情况下与云进行通信。 Microsoft 微软的云计算平台被称为Microsoft Azure。Azure的工作方式类似，向企业和物联网项目许可软件和资源，帮助他们起步。在边缘计算方面，20Microsoft 提供Azure IoT Edge. 这一特性将云计算技术集成到特定物联网网络中的设备上，从而减轻了物联网系统云端的工作负载。（此处需说明MSFT Digital Twin的相关陈述/描述）Azure IoT Edge的一项主要优势在于其能够移动 AI 任务从云到 21物联网设备本身。这意味着在无需云连接的情况下，AI处理过程可以在您的物联网项目中运行。Azure IoT Edge还通过降低总体成本来改善物联网项目的延迟。 Google 虽然实施比微软和亚马逊的边缘计算解决方案稍晚 ， 但谷歌的云 IoT 边缘是一个强大的平台 ， 为物联网项目寻找 22进军边缘计算。他们的边缘计算解决方案是一种物理 TPU- 张量处理单元 - 这是一个可以定制的小型处理芯片 - 23 针对物联网项目的需求进行定制。这些芯片比硬币还小，并且消耗极低的电力，使得它们 很容易集成到设备的设计中。这些TPU的主要卖点在于它们能够将AI推向边缘计算。对于谷歌而言，这一点尤为重要，因为该公司在过去近十年里一直在大力投资人工智能技术。 IBM 虽然IBM在当今的技术、物联网和边缘计算等领域大多处于幕后地位，但在创新方面该公司处于领先地位。Watson IoT Platform 中的边缘分析将某些过程和应用程序推送到物联网网络内的边缘服务器上，以改善响应时间并减少延迟。中央服务器的负载。边缘服务器位于物联网设备与中央服务器之间，减少了数据传输的 距离并降低了处理开销。IBM 也在这方面进行着相关工作。网状网络这将允许物联网设备相互通信 ， 而无需 WiFi 或蜂窝 25 连接。这些网络将允许设备直接相互传递信息，而不是将信息发送到外部服务器，然后再由该服务器将信息发送到另一台设备。 Cisco 思科自 20 世纪 80 年代成立以来一直致力于设备联网 ， 近 40 年后仍在游戏中。他们动态物联网平台旨在帮助各行各业的企业提高效率、能力和云 26物联网的安全性。他们最近公布了边缘雾面料， 这是一个开放式架构的物联网平台 ， 它为思科 Kinetic 平台上的物联网设备提供了 27能够在生成数据的设备上执行计算任务。这使得物联网系统能够更加 scalable 和高效，从而简化整个物联网流程。EFF 主要针对企业和特定行业，而非整个物联网市场。 Dell 戴尔于2017年推出了其物联网部门，并计划到2020年投资10亿美元进入该行业。在此期间，他们开发了多个物联网系统。28市场 ， 一切围绕使物联网过程更智能. 这包括在其物联网系统中实施人工智能和深度学习，从而实现数据管理的更高效。戴尔还推出了一系列Edge29计算网关这些是您可以安装到物联网系统中的物理设备。它们从附近的设备和传感器收 集数据，并在发送任何数据到云端之前尽可能多地执行计算过程。这些设备使得将边缘计算融入物联网项目变得非常容易，因为它们可以很好地集成到现有项目中。 Foghorn Foghorn是一家相对较新的科技公司 ， 唯一专注于边缘计算 30解决方案。尽管是后来者，他们已经获得了戴尔、博世、通用电气和英特尔等行业领导 者的重要支持。他们的解决方案主要针对工业领域，包括交通、石油和天然气以及可再生能源。该公司不仅将物联网计算推向边缘，还在此过程中整合了机器学习、人工智能和实时分析等技术。闪电平台以小型占用空间和大规模功能实现边缘计算。 Foghorn的服务与云无关 ， 31 这意味着您可以将它们与您当前使用的任何物联网平台一起使用。 行业应用、用例和示例 许多当前新兴技术在从实验室走向实际应用方面已经遇到了一些瓶颈。例如，人工智能、增强现实/虚拟现实（AR/VR）、物联网（IoT）和完全自动驾驶车辆等技术还无法提供消费者和企业所期望的体验，除非找到新的计算方式。 当正确实施时，边缘计算技术可以帮助解决这一问题。它将所有内容推送到构成这些系统的物理设备上，从而减少这些技术对外部力量的依赖。通过边缘计算，我们的设备能够在无需与云服务器或外部服务进行通信的情况下执行更多操作。 以下是边缘计算有望影响我们个人和职业生活的一些方式。 IoT •惠普制造最近的公告计划向其智能边缘部门投资 40 亿美元 ， 该部门提供边缘计算解决方案 ， 如 32数据存储和计算在哪里收集数据。 •FairCom - 一家专门从事数据库技术的公司 - 最近推出了c - treeEDGE IoT 数据库解决方案。它使企业能够达到 33在网关级别部署其边缘计算数据库。 •皇冠城堡和美国塔- 蜂窝塔行业的两位领导者 - 34对边缘计算技术和 5G 用例表现出了兴趣。 •总部位于波特兰的初创公司 Riga