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智能化轉型呼喚新信息技術 5G加速邊緣計算場景化落地

當前,從智能制造到智慧交通、遠程診療、在線教育等,各行各業(yè)正經歷數字化、智能化轉型過程。

  當前,從智能制造到智慧交通、遠程診療、在線教育等,各行各業(yè)正經歷數字化、智能化轉型過程。

  隨著智能終端和數據越來越多,網絡的傳輸速度越來越快,覆蓋面越來越廣,對云端的存儲和計算能力提出了更高的要求。這必然會推動計算力向智能終端一側下沉,邊緣計算應運而生。

  隨著5G、物聯網等技術的發(fā)展,邊緣計算的時代悄然而至?!斑吘売嬎阄磥硪褋?,從成熟的CDN,到蓬勃發(fā)展的視頻直播、在線教育,再到探索中的云游戲、無人駕駛等應用,人們對于邊緣計算這一技術的探索正在不斷走向深處?!比涨?,網宿科技副總經理、CTO黃莎琳在2021亞太內容分發(fā)大會暨CDN峰會上表示。

  據Gartner預計,到2023年底,50%以上的大型企業(yè)將至少部署6個用于物聯網或沉浸式體驗的邊緣計算應用,而2019年這一數字不足1%,并且到2025年,75%的數據將產生在邊緣。

  研究公司Analysys Mason的數據顯示,未來三年IT預算的30%將用于邊緣計算。Linux基金會則預計,2019到2028年,包括軟件和硬件,全球邊緣計算累計資本開支將達到8000億美元。

  作為重要的云網融合技術之一,邊緣計算的核心目標是推動人、事、物快速決策。

  業(yè)界人士表示,在物聯網與AI的推動下,算力不止于集聚云端,也不斷從云端向邊緣延伸,演化出多樣性的邊緣計算場景,同時反哺云與端的發(fā)展。此外,與云相比,數據效率在邊緣得到了提高,從而降低了互聯網和數據成本,邊緣的附加安全層增強了用戶體驗。

  在實踐過程中,邊緣計算也在各個領域有亮眼表現。在智能制造領域,工廠利用邊緣計算智能網關進行本地數據采集,并進行數據過濾、清洗等實時處理;在直播領域,服務器完成分析工作之前,直播數據可以緩存在存儲介質中,這些邊緣存儲的關鍵數據與洞察,可以應對來自終端交易和服務的延遲敏感型請求。

  隨著應用場景的豐富,邊緣計算技術也將不斷演進,日趨復雜?!拔磥淼倪吘売嬎?,算力要求更高,運算顆粒度更細,算力類型更加復雜,從通用計算向復雜AI、GPU計算迭代,安全性要求也更高?!秉S莎琳指出。

  同時,因為具備更實時處理數據的能力與更快的響應時間,邊緣計算被認為非常適合應用于物聯網特別是工業(yè)物聯網領域?,F代工業(yè)的發(fā)展逐漸形成云計算中心與網絡邊緣的融合態(tài)勢,5G和物聯網的組合將進一步“改變游戲規(guī)則”。

  著眼未來,黃莎琳認為,邊緣計算廠商可以在“深入場景、用戶友好、開放共享”三個方向持續(xù)深耕。即廠商針對不同行業(yè)場景對資源的成本、速度、質量等的不同要求,把行業(yè)專家的知識和內部對行業(yè)的理解有機結合,為用戶提供差異化的服務;開放更多資源,提供體驗更好、更本地化的服務,同時,通過低代碼等方式,降低用戶配合成本;資源管理和技術實現逐步開放,通過整體調動算力,以提高利用效率。


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