我们需要更多不做大型模型的人工智能应用者
06-21
随着万物互联的无所不在的发展，边缘计算（EdgeCom和云g）的普及度近年来不断上升，很可能会展开竞争与和云的计算。
IDC预测，2018年将有超过1亿个终端和设备连接到互联网，超过40%的数据将在网络边缘进行分析、处理和存储。
那么，这种边缘计算技术到底适合什么网络边缘呢？公开资料显示，边缘计算是在靠近事物或数据源头的一侧，集成网络、计算、存储、应用等核心能力的开放平台。
其基本思路是将云计算平台迁移到网络边缘，试图深度融合传统移动通信网络、互联网、物联网等业务，减少业务交付的端到端时延。
边缘计算发展至今，出现了业界广泛认可的三种技术架构，分别是MEC（多接入边缘计算）、微云和雾计算。
很多时候，人们混淆了这些概念。
让我们详细分析这些类型的边缘计算。
MECMEC，即多接入边缘计算，由欧洲电信标准协会（ETSI）于2001年首次提出。
ETSI的创始成员包括惠普、沃达丰、华为、诺基亚、英特尔和Viavi。
MEC为移动网络边缘提供IT服务环境计算能力。
它通过在移动网络边缘执行部分缓存、数据传输和计算来抵消与回程相关的延迟，最终实现毫秒级应用。
从宏观角度来看，ETSI定义的MEC基础架构可以分为三个层次：网络层、移动边缘主机层、移动边缘系统层。
边缘系统级）。
此前雷锋网已经详细分析过MEC的技术架构，这次不再赘述。
对于MEC的应用场景，雷锋网了解到，主要包括以下几个方面：与网络连接相关的本地边缘服务、网络能力开放等。
例如替代企业Wi-Fi网络的移动虚拟专用网络、基于无线网络定位并结合房间划分的室内定位等；视频边缘服务使用附近边缘处理来节省回程带宽并减少延迟。
例如，边缘缓存结合CDN、视频监控的边缘存储和识别分析；面向终端的计算迁移和边缘辅助计算服务，降低终端成本。
例如，为AR、VR、游戏提供边缘云渲染。
此外，在智慧园区中，MEC可以帮助园区的视频和IT应用减少交通弯路，减少传输延迟，提供更安全的数据处理环境；在自动驾驶领域，MEC平台利用5G技术为车队提供高精度地图、视觉共享、智能分析、连续切换等功能辅助自动驾驶，提供更精准、更安全、零干扰的驾驶经验。
MEC拥有广泛的应用场景。
除了上述提到的，物联网还有更多垂直应用领域等待MEC研究人员解锁。
目前国内三大运营商均已开展MEC试点部署。
其服务包括LTE移动虚拟专网、车联网、边缘缓存、室内定位等。
根据中国联通5G网络MEC部署规划《中国联通边缘计算技术白皮书》，MEC部署位置与业务场景密切相关。
MEC部署根据需要可分为无线接入云、边缘云或融合云三种方式。
一般来说，对于uRLLC低时延场景，MEC需要部署在靠近基站的无线接入云中；对于eMBB场景中的高流量热点区域，MEC可以部署在边缘云中；对于mMTC场景，MEC部署在更高的位置，融合云可以覆盖更大区域的业务需求。
采用无线接入云的形式，MEC、基站CU单元、核心网转发平面UPF部署在无线接入云中。
通过在基站侧部署本地服务，可以为用户提供更短时延的服务。
其中，CU单元包括RRC和PDCP层，DU单元包括RLC、MAC和PHY层，4G eNB和5G gNB的CU单元可以共置。
该方式中MEC服务覆盖范围较小，适合移动速度慢甚至不动但对时延敏感的业务，例如与比赛场馆、场馆、景区相关的业务。
与微云和MEC相比，如果说MEC更强调“边缘”的概念，那么微云更注重移动的概念。
微云是开放边缘计算（OEC）项目的研究成果，该项目最初由美国卡内基梅隆大学发起，此后得到了华为、英特尔、沃达丰等公司的支持。
公开资料显示，它是一种将移动计算平台与云计算相结合的边缘计算架构。
它代表“移动端-微云-云”三层架构的中间层，位于移动终端和云平台之间。
它是部署在网络边缘的小型移动数据中心。
虽然微云本身位于网络边缘，甚至直观上更接近用户，但微云主要用于增强类似于车联网场景的移动性，可以为移动设备提供丰富的计算资源，甚至在飞机和车辆中。
直接运行。
微云旨在将云部署在离用户更近的地方，可以理解为轻量级的MEC。
从微云部署的位置来看，它与终端用户的距离是一跳无线连接，比如部署在蜂窝网络基站或Wi-Fi基站上，为终端提供低时延响应用户的计算任务。
当多个微云构建成分布式移动边缘计算环境以扩展用户可用的资源时，可以通过提供类似于云平台的动态迁移机制来实现资源的负载均衡。
微云本质上也是云，但与传统云相比，微云与传统云存在差异，主要表现在以下几个方面：快速配置（Papid Provisioning）、不同微云之间的虚拟机切换（VM Hand-off）和 Cloudlet 发现。
例如，快速配置。
由于微云主要针对移动场景设计，因此会面临用户终端移动性带来的高动态连接问题。
因此，必须具有灵活、快速的配置能力。
雾计算的概念由思科于2006年提出。
随后，思科于2016年联合Arm、戴尔、英特尔、微软和普林斯顿大学成立了OpenFog联盟。
与MEC和微云相比，雾计算侧重于云计算的应用。
物联网（IoT）。
今年2月，开放雾计算联盟发布了OpenFog参考架构，这是一种将云的无缝智能与物联网终端相结合的开放标准方法，旨在支持物联网、5G的数据和人工智能应用。
满足密集需求的通用技术架构。
从传统封闭系统和对云计算的依赖来看，OpenFog转变为一种新的计算模式。
它根据工作负载和设备功能使计算更接近网络边缘。
雾计算将计算、通信、控制、存储资源和服务分配给用户或分布在靠近用户的设备和系统上，从而将云计算延伸到网络边缘。
可以理解为位于网络边缘的小云。
整个雾网络由多个雾节点组成。
单个雾节点的性能相对较弱，但其地理位置分布广泛。
由于其节点在地理上分散，不会集中产生大量热量，因此不需要额外的冷却系统，从而降低了功耗。
雷锋网获悉，今年2月，美国陆军研究实验室向Technica授予了一份价值1万美元的合同，委托该公司为战场士兵开发雾计算平台SmartFog。
该平台在连接互联网的情况下训练机器学习算法，可以融合战场上各种来源的数据并在不连接云端的情况下进行离线处理，让士兵可以在隔绝的地区应用人工智能能力。
在这里，它可以被视为单兵设备和云端之间的中间层，让士兵随时获得计算能力和存储空间。
MEC、微云、雾计算对比分析。
作为边缘计算的三种具体模式，它们在部署位置、应用场景、实时交互等方面有很多相似之处，但也存在差异。
雷锋网了解到，其主要表现在：从部署位置来看，MEC位于终端和数据中心之间，可与接入点、基站、流量汇聚点、网关等共置.;而微云雾计算的部署位置与上面提到的MEC部署位置一致。
此外，微云还可以直接运行在车辆、飞机等终端上。
在应用场景方面，MEC主要致力于降低应用的时延，适用于物联网、车联网、AR/VR等各种应用场景；微云适用于移动增强应用、物联网等多种场景；和雾计算，主要针对需要分布式计算和存储的物联网场景。
关于三者的移动性以及同一应用在不同边缘节点上的实时交互支持，MEC仅在终端从一个边缘节点移动到另一边缘节点时提供移动性管理；而微云则提供虚拟机镜像支持从一个边缘节点切换到另一个边缘节点；雾计算方面，完全支持雾节点分布式应用程序之间的通信。
雷锋网总结：无论是MEC、微云还是雾计算，这些类型的边缘计算都有各自的特点和适用场景。
根据文章开头提到的，全球 40% 的数据现在将在网络边缘处理。
必须说，边缘计算已经成为一种重要的计算方式，而这三种边缘计算模型也经历了很长一段时间的演变。
不同类型的出现，对于万物互联产业的发展同样重要。
此外，边缘计算与计算的协同问题也成为人们关注的焦点。
两者可以优化互补，共同赋能行业数字化转型。
如果说云计算是负责长期数据的大数据分析的协调者，那么边缘计算则更侧重于实时、短期数据的分析。
我们知道，边缘计算距离设备更近，因此为云数据采集和大数据分析提供支持，而云计算则将大数据分析输出指令发送到网络边缘。
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