5G边缘计算引发算力产业格局巨变
新技术、新需求、IoT的爆发以及更多实时应用将在未来四到五年内从根本上改变计算拓扑结构。随着数据和内容从集中的云和数据中心转移到边缘,IT架构将会颠倒过来,从而产生新的计算与存储使用场景。人与数字的交互也将变得更具有真实性,互动性和动态性。数字业务将模糊数字和真实世界之间的界限。今天越来越多的企业、组织与研究机构将集中式云计算的关注力将转向侧重于边缘计算,并将应用程序和数据的架构从云端转移到边缘。计算和数据存储的位置与分布对IT应用与管理是否良好起着至关重要的作用。
5G时代下的边缘计算
边缘计算是5G技术最重要的组成部分之一,“边缘”是事物和人们通过通信网络连接并开始与数字世界融合的地方。今天的优势可能是智能手机、家庭无线路由器、 Apple TV、Amazon Echo、Surface Pro、本地蜂窝塔,甚至连接汽车等。
边缘计算描述了一种计算拓扑,其中将信息处理和内容收集和传递放置在距离处理信息的数据源和消费者更近的位置。边缘计算从网状网络和分布式处理的概念中吸取,试图保持流量和本地处理,以减少流量和延迟。边缘交货不是一个新概念,已存在多年。计算世界在集中式(更多核心)和分散式(更多边缘)方法之间已经出现了许多钟摆。
边缘计算具备的特质
①分布式和低延时计算。
②对终端设备的数据进行筛选,不必每条原始数据都传送到云,充分利用设备的空闲资源,在边缘节点处过滤和分析,节能省时。
③减缓数据爆炸,网络流量的压力,在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理,进而能够设备响应时间,减少从设备到云端的数据流量。
④智能化。对于未来而言物联网也好、AR或则VR场景也好以及大数据和人工智能行业,实际上都有着极强的对近场计算的需求,边缘计算保障大量的计算需要在离终端很近的区域完成计算,完成苛刻的低延时服务响应。
可以预见的是,在未来边缘计算的发展并不边缘。驱动边缘计算至关重要的动力就是为了能够更近一步的为用户或终端数据资源提供服务。
边缘计算环境将与核心协作,目标在不向核心提出无理连接请求的前提下提供更佳的用户体验。并且将通过降低延时、降低带宽限制两方面进行改进,以解决响应的瓶颈,带来更有效、真实的互动与体验。
5G时代需要边缘计算发挥价值
未来3—5年年内5G时代的全面商用时代的到来,对边缘计算而言是个挑战同时也是个难得的机遇。可以预见的是,在未来边缘计算的发展并不边缘。
到2017年,全球物联网设备已经达到84亿台,物联网正在快速走进的生活和工作。事实上,物联网也是云的一部分。目前,用户面临的一个关键挑战是,你怎样才能从众多的设备中获得已经处理过的数据。
到2020年,云流量将增长4倍,从2015年每年的3.9ZB增长到2020年的每年14.1ZB。最终,通过物联网的快速发展,可以让云计算获得更完美的进步。毕竟,物联网是产生有意义的数据处理装置,而云计算则是关于从中央计算和存储中利用数据。两者的增长很容易变得不可管理。
那么,能做什么?这个答案有时被称为“边缘计算”。已经知道,边缘计算将大部分的数据处理推送到网络的边缘,靠近数据源。那么这就是划分边缘和集中式系统之间的处理问题,这意味着一个公有云,比如AWS、谷歌云以及微软Azure。
5G边缘计算将引发技术变革
边缘计算低时延、高密度连接的特点将引发技术和市场的变革。
从芯片的角度看,边缘计算将带来大量的数据量,对芯片处理能力提出了新要求,多场景的定制化需求对芯片的灵活性有更高要求,过去,在人工智能图像学习领域,GPU大展身手,擅长大规模并行计算的GPU在这一时期出现了爆发增长,而ASIC,则在具有广阔下游市场的细分领域内有较强优势,如矿机市场。
面向未来万物互联的物联网时代,FPGA有望引来爆发,FPGA是可编程的加速芯片,开发时间短,占用带宽低,时延低,完美适配低时延、高密度、多场景的物联时代,也许未来某一细分场景市场规模大时,该子领域的加速芯片有望转变为ASIC芯片,但总体而言,的判断是:物联时代FPGA将首先迎来爆发。
边缘计算带来算力挑战
最新数据显示,到2020年,全球互联网用户将增至41亿,全球IP流量未来三年复合年增长率将达到22%,视频流量将占79%,玛丽·米克尔的2018年《互联网趋势》报告更是指出中国市场的增长更是领跑全球。
5G时代而言,视频形式和类型的将不断丰富和延伸,4K、8K、3D、AR、VR、360度全景视频等等将变得很寻常可见。此外,物联网、无人驾驶、移动金融等等场景对网络延时的高敏感、对数据的传输、解析、处理提出了更高阶的要求。
根据相关的报告指出,到2020年将会有超过500亿的终端与设备联网,超过2000亿个联网传感器产生海量数据,而这将给网络带来巨大的承载压力。边缘计算使得业务平台下沉到更靠近用户的网络边缘,进行业务处理,从而提高网络效率、增强服务能力、为用户提供延时更低,响应更快的网络体验。
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