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邊緣計(jì)算時(shí)代的到來(lái)會(huì)給AI帶來(lái)哪些影響?

2019-07-17 09:34 AiChinaTech

導(dǎo)讀:隨著5G、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái),傳統(tǒng)的云計(jì)算技術(shù)已經(jīng)無(wú)法滿足人工智能終端“大連接、低時(shí)延、大帶寬”的需求。

人工智能一直是近年來(lái)科技圈熱門的領(lǐng)域,國(guó)內(nèi)更是在這幾年誕生了諸如曠視科技、商湯科技、極鏈科技Video++、依圖科技等優(yōu)秀初創(chuàng)企業(yè)。但隨著5G、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái),傳統(tǒng)的云計(jì)算技術(shù)已經(jīng)無(wú)法滿足人工智能終端“大連接、低時(shí)延、大帶寬”的需求。

盡管目前云計(jì)算的能力越來(lái)越強(qiáng)大,但是面對(duì)大量涉及個(gè)人隱私的數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的云計(jì)算依然不能高效地支持基于物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用服務(wù)程序,而邊緣式大數(shù)據(jù)處理時(shí)代下的邊緣云計(jì)算恰好可以很好的解決這些問(wèn)題。

邊緣計(jì)算是什么

邊緣云是基于云計(jì)算技術(shù)的核心和邊緣計(jì)算的能力,構(gòu)筑在邊緣基礎(chǔ)設(shè)施之上的云計(jì)算平臺(tái)。形成邊緣位置的計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、安全等能力全面的彈性云平臺(tái),并與中心云和物聯(lián)網(wǎng)終端形成“云邊端三體協(xié)同” 的端到端的技術(shù)架構(gòu),通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)、存儲(chǔ)、計(jì)算,智能化數(shù)據(jù)分析等工作放在邊緣處理,降低響應(yīng)時(shí)延、減輕云端壓力、降低帶寬成本,并供全網(wǎng)調(diào)度、算力分發(fā)等云服務(wù)。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),邊緣計(jì)算就是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣,融合了網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)以及應(yīng)用處理能力的分布式平臺(tái),就近提供智能服務(wù)。邊緣計(jì)算可以理解為云計(jì)算的一個(gè)逆操作,云計(jì)算強(qiáng)調(diào)的是計(jì)算和存儲(chǔ)等能力從邊緣端或桌面端集中,而邊緣計(jì)算則是將這種計(jì)算和存儲(chǔ)能力重新下沉到邊緣。

邊緣計(jì)算產(chǎn)生原因

邊緣計(jì)算產(chǎn)生原因主要還是云計(jì)算的服務(wù)不足,云計(jì)算大多采用集中式管理的方法,這使云服務(wù)創(chuàng)造出較高的經(jīng)濟(jì)效益,而在萬(wàn)物互聯(lián)的背景下,應(yīng)用服務(wù)需要低延時(shí)、高可靠性以及數(shù)據(jù)安全,而傳統(tǒng)云計(jì)算無(wú)法滿足這些需求。

首先物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,邊緣設(shè)備產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),云計(jì)算性能正逐漸達(dá)到瓶頸,據(jù)IDC預(yù)測(cè),到2020年,全球數(shù)據(jù)總量將大于40ZB,隨著邊緣設(shè)備數(shù)據(jù)量的增加,網(wǎng)絡(luò)帶寬正逐漸成為云計(jì)算的另一瓶頸。其次當(dāng)用戶使用電子購(gòu)物網(wǎng)站、搜素引擎、社交網(wǎng)絡(luò)等時(shí),用戶的隱私數(shù)據(jù)將被上傳至云中心,其包含用戶隱私數(shù)據(jù),如果直接將視頻數(shù)據(jù)上傳至云數(shù)據(jù)中心,視頻數(shù)據(jù)的傳輸不僅會(huì)占用帶寬資源,還增加了泄露用戶隱私數(shù)據(jù)的分風(fēng)險(xiǎn),邊緣計(jì)算模型恰好為這類敏感數(shù)據(jù)提供了額較好的隱私保護(hù)機(jī)制。最后,針對(duì)云數(shù)據(jù)中心的能耗問(wèn)題,隨著在云計(jì)算中心運(yùn)行的用戶應(yīng)用程序越來(lái)越多,未來(lái)大規(guī)模數(shù)據(jù)中心對(duì)能耗的需求將難以滿足,為解決這一能耗難題,邊緣計(jì)算模型提出將原有云數(shù)據(jù)中心上運(yùn)行的一些計(jì)算任務(wù)進(jìn)行分解,然后將分解的計(jì)算任務(wù)遷移到邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理,以此降低云計(jì)算中心的計(jì)算負(fù)載,以達(dá)到降低能耗的目的。

邊緣計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景

邊緣計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景從覆蓋上可以分為全網(wǎng)覆蓋和本地覆蓋兩類。全網(wǎng)覆蓋類應(yīng)用的核心要求是從邊緣節(jié)點(diǎn)在地區(qū)和運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)層面上的覆蓋度,來(lái)保證就近計(jì)算(如 CDN、視頻直播、邊緣撥測(cè)/監(jiān)控等業(yè)務(wù)),或者基于足夠多的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)鏈路優(yōu)化。

本地覆蓋類應(yīng)用的核心要求是邊緣節(jié)點(diǎn)的本地化,即邊緣節(jié)點(diǎn)的接入距離要足夠近(<30 公里),時(shí)延足夠低(<5ms),來(lái)支持本地化服務(wù)的上云需求,例如新零售、醫(yī)療等行業(yè)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)上云等。這類應(yīng)用的大帶寬需求是最能體現(xiàn)邊緣云計(jì)算時(shí)延和成本優(yōu)化等核心優(yōu)勢(shì)的場(chǎng)景。

視頻直播的媒體流推送到就近的邊緣節(jié)點(diǎn),在邊緣節(jié)點(diǎn)直接進(jìn)行轉(zhuǎn)碼,轉(zhuǎn)碼后的媒體流分發(fā)到CDN邊緣節(jié)點(diǎn),當(dāng)有用戶訪問(wèn)時(shí)就近返回內(nèi)容?;谶吘壒?jié)點(diǎn)上的服務(wù)、直播流的上下行內(nèi)容推送以及轉(zhuǎn)碼處理等都不用再回中心處理,大大降低了業(yè)務(wù)時(shí)延,提升了互動(dòng)體驗(yàn),同時(shí)邊緣處理架構(gòu)對(duì)帶寬成本的節(jié)省也非常明顯。

小結(jié):

過(guò)去AI必須依靠強(qiáng)大的云端計(jì)算能力來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與算法的運(yùn)作,隨著技術(shù)的成熟以及新應(yīng)用的出現(xiàn),商業(yè)數(shù)字化概念逐漸深入人們的思想,芯片能力不斷提升、邊緣計(jì)算平臺(tái)成熟,開始賦予了AI更強(qiáng)的能力,協(xié)助數(shù)據(jù)初步篩選分析、裝置設(shè)備實(shí)時(shí)反應(yīng)等,在工業(yè)領(lǐng)域、智慧城市、視頻識(shí)別都能讓服務(wù)有進(jìn)一步的提升。邊緣云計(jì)算技術(shù)將成為人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的關(guān)鍵組成部分,也將得到更大的發(fā)展,覆蓋的潛在客戶和場(chǎng)景將不斷出現(xiàn)。隨著邊緣云計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景越來(lái)越多,用戶需求的變化將是未來(lái)關(guān)注的重點(diǎn),如果做得好,未來(lái)邊緣云計(jì)算將比傳統(tǒng)云計(jì)算低更多的成本實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目。