クラウドコンピューティングとエッジコンピューティング

クラウドコンピューティングとは正確には何ですか？実際、この概念は誰もが考えるほど複雑ではありません。ミニコンピューターの計算能力は非常に弱く、CPUも非常に弱く、メモリも非常に小さく、ハードドライブも非常に小さく、多くの操作を独立して完了できないため、学校を含む多くの企業がコンピューター室に強力なサーバーを設置できます。。これは、実際にはコンピューティングリソースを収集し、このコンピュータールームに基づいてより大きなコンピュータールームを構築する方法であるため、データセンター、つまりデータセンターがあります。ここには、より強力なコンピューターが多数格納され、必要に応じて適切に割り当てられます。つまり、クラウドコンピューティングです。したがって、クラウドコンピューティングは、実際にはリソース割り当ての方法です。

クラウドコンピューティングは、すべてのコンピューティングリソース、ストレージリソース、およびネットワークリソースをリソースプールに収集し、このリソースプールを介して使用するさまざまなユーザーを提供することです。リソースのさまざまなレベルに応じて、クラウドコンピューティングは、SaaS、PaaS、IaaS、およびその他の方向に分けられます。たとえば、サービスとしてのインフラストラクチャはIaaSです。CPU、メモリ、ネットワークリソース、ネットワーク帯域幅リソース、ストレージリソースなどを含むすべてのインフラストラクチャです。次に、このレベルより上にオペレーティングシステムをインストールすると、プラットフォームになります。これがPaaSです。今後は、オペレーティングシステムにソフトウェアをインストールしてサービスを提供します。PCの場合はソフトウェアと呼ばれます。クラウドコンピューティングの場合、このサービスを提供する方法はサービスとしてのソフトウェア、SaaSです。

したがって、メインフレームからPC、クラウドコンピューティングまで、コンピューティング手法は進化しています。クラウドコンピューティングの出現の基本的な前提条件は、非常に強力なインフラストラクチャが存在する必要があることです。つまり、ネットワークは非常にスムーズである必要があります。以前は開発されたネットワークがなかったからです。最初はローカルエリアネットワークを介してコンピュータルームを構築しましたが、その後インターネットを利用して、リソースをクラウドコンピューティングセンターに移動できるようになり、パスが十分に広くなり、クラウドコンピューティングの進歩が確実になりました。コンピューティングは2000年以降にのみ利用可能になりました。

ただし、2000年以降、クラウドコンピューティングの使用にいくつかの致命的な欠陥が見つかります。この欠陥は、開発と改善にどのような技術的手段を使用しても、その制限を解決する方法がないことです。1。データの重み、2。光速。データに重みがあるのはなぜですか？実際、データには重みがあります。これで、1バイトまたは1 GBがコンピューターに保存されていることがわかります。私たちにとって、このようなデータは仮想であり、010101ですが、それ自体に重みがあります。ストレージプロセス中にストレージリソース、計算中にCPUリソース、送信中にネットワーク送信帯域幅を消費するため、実際、データにはそのような重みがあります。

IDCのレポートによると、2020年までに、インターネットに接続する必要のある端末とデバイスが世界に500億以上あり、インターネットがデータを生成する予定です。2020年までに、すべてのインターネットユーザーが1日あたり1.5 GBのデータにアクセスすると予測されています。現在の経験によると、これはこのデータをはるかに上回っています。しかし、実際には個々のユーザーがネットワーク全体で最小のデータを生成します。各スマート病院は毎日3 TBのデータを生成し、各自動運転車は毎日病院より4TB多くのデータを生成します。接続された飛行機やスマートファクトリーはさらに強力です。 40TBと1PBに達すると、1PBは1024TBになります。

少し前にニュースがありましたが、ブラックホールの写真が公開された後、写真の作成を担当したMIT博士が写真を見せてくれました。彼女のデスクトップにはハードドライブがたくさんあることがわかります。この写真はたくさんのデータを集めており、通常のコンピューターが保存できる量をはるかに超えています。

現在、すべての産業で生成されるデータの最大量は天体、つまり天文学に関連する産業であり、もう1つは高エネルギー物理学です。大型ハドロン衝突型加速器によって生成されたデータは非常に印象的で、数秒で数テラバイト、数分で数ペタバイトのデータを生成する可能性があります。上の写真のエンジニアの場合、彼女のデータはネットワーク経由で送信されず、速達を使用しています。実際、データ量が十分に多い場合、ネットワークだけでサポートすることはできません。速達の速度はネットワークの送信よりも速い場合があります。これは実際にはデータの重みです。

もう1つの物理的な制限は、光の速度です。データ伝送は電磁波で伝送されますが、どんなに速くても光より速くなることはありません。データが南京から北京に移動するとき、技術的な限界を超えても、データ転送を光速より速くすることは不可能であり、遅延が発生します。Internet of Vehiclesなど、非常に低い遅延を必要とするいくつかの産業用アプリケーションがあります。このとき、データセンターが北京にあり、関連サービスを実行する必要がある場合、データのやり取りに時間がかかり、アプリケーションの要件を満たせない可能性があります。

クラウドコンピューティングが今日の多くの業界アプリケーションのニーズを満たすことができないのは、まさにデータの重みと光速による時間遅延のためです。そこで、私たちは方法を考え、エッジコンピューティングの概念を提案しました。

これはタコですが、タコと普通の動物の大きな違いは何ですか？つまり、ニューロンの40％が頭にあり、ニューロンの60％が足にあります。ニューロンは実際には計算能力、つまり考える能力、つまりそのアンテナが考える能力です。では、コンピューティング能力と処理能力の一部をクラウドコンピューティングセンターから最下部に沈めた場合、それはどのような結果をもたらすでしょうか？

上の図の左側は従来のクラウドコンピューティングアーキテクチャであり、右側はエッジコンピューティングアーキテクチャです。エッジコンピューティングアーキテクチャは、実際にはクラウドコンピューティングのコンピューティング機能の一部をユーザーに近い位置に沈めます。これには2つの利点があります。1つ目は、上位層から送信されるデータ量を大幅に削減できることです。南京から上海に送られる速達小包のように、毎回北京の本社に送る必要はなく、江蘇省の配送センターに送ってから上海に送ることができます。これは北京への圧力を減らします。もう1つの利点は待ち時間です。ユーザーの近くにクラウドコンピューティングセンターがある場合は、Internet of Vehiclesなどのフィードバックデータをすばやく計算し、計算後にシンクして、以下の他のユーザーに直接フィードバックすることができます。このようにして、クラウドコンピューティングの2つの致命的な問題であるデータ量と遅延の問題が解決されます。時間遅延の問題に対処するには、エッジコンピューティングの提案がより重要です。

上の写真は、クラウドコンピューティングの展開場所であるケースです。左端のAAUは5G基地局であり、生成されたデータはアクセスコンピュータルームに送信され、次にメトロポリタンエリアネットワークのアクセスレイヤを介してコンピュータルームの次のレベルに送信されます。レイヤーごとに配置されます。エッジコンピューティングとは、エッジコンピューティングセンターを、右端のコアコンピュータルームから、ユーザーに近い基地局に近い場所に移動することです。この動きにより、クラウドはユーザーに近づきます。

エッジコンピューティングセンターをユーザーの近くに設定することの直接的な利点は、多くのコンピューティング機能がデータの境界を前後に縮小し、端から端まで移動する必要がないことです。

では、なぜ以前にクラウドコンピューティングを行ったのですか？これは、ローカルコンピュータの計算能力が十分でないため、リソースを収集して、処理のために上位レベルにアップロードする必要があるためです。しかし、ムーアの法則の発展に伴い、コンピュータのCPUは非常に強力になり、メモリはどんどん大きくなっています。十分なリソースがあるのに、なぜアップロードするのですか？ローカル、ローカル、ローカルであっても、より近い場所で計算を実行できないのはなぜですか？

この写真はインテルのものであり、クラウドコンピューティングと分散コンピューティングの違いを適切に反映しています。エッジコンピューティングは、実際には分散コンピューティングに属しています。クラウドコンピューティングは左上隅であり、クラウドを介してすべてのデータを保存、計算、分析し、最終的に価値を生み出します。これがクラウドコンピューティングの目的です。ただし、エッジコンピューティングの性質は異なり、クラウドからエッジまで、ネットワーク内のすべての場所として理解することもできます。さらに、すべてのノードが保存、コンピューティング、分析を行っています。以前は、物事には能力がなく、エッジにも能力がありませんでしたが、今ではすべてをクラウドに転送する必要がなく、コンピューティング能力がさまざまなレベルに分散されています。。

現在のエッジコンピューティングはまだオブジェクトに到達していませんが、将来の実際の開発傾向は、多くの操作がオブジェクト自体で直接完了することになる可能性があります。例を示します。ファーウェイは、深センの多くの交差点に独自に開発したカメラを設置しました。このカメラにはAICPUが組み込まれています。交差点全体の信号機や交通流を監視する場合、収集したデータを独自のAIチップで分析し、直接指示を出すことで、より効率的に車を動かし、交通効率を向上させることができます。この交差点。これは、ローカルで単独で実行される一般的な操作です。

実際、ブロックチェーンも典型的な分散コンピューティングです。集中型コンピューティングへの引き渡しのセキュリティは、分散コンピューティングのセキュリティほど高くない場合があります。コンピューティングの未来が地平線上にあるのか、目の前にあるのか、あなたの目の前にある空のはるか遠くで、誰もがコンピューティングの未来について考えるきっかけになりました。

次に、実際の状況に基づいたエッジコンピューティングのアーキテクチャを紹介しましょう。上の図は、5Gネットワークのエッジコンピューティングの典型的なアーキテクチャです。5Gネットワークには、アクセスネットワーク、ベアラネットワーク、およびコアネットワークが含まれます。アクセスネットワークは基地局であり、信号を接続する方法です。ベアラネットワークは、このデータをレベルごとに送信します。4Gでは、コアネットワークは、コンピューティング、ルーティング管理全体、およびロケーションモビリティ管理を担当するトップレベルのネットワークソースです。

エッジコンピューティングに関しては、多くのIDCがあります。以前は、IDCは、仕様の高いコンピュータルーム、つまりコアネットワークコンピュータルームに配置する必要がありました。州都や大都市では、コンピューター室は非常に厳重に保護されており、あらゆる面で高レベルのセキュリティが確保されています。しかし、現在、コンピューティングサーバーは下に配置され、ユーザーの非常に近くに配置されています。ただし、従来のサーバーは環境に対する要件が比較的高く、ユーザーの近くに配置される可能性はほとんどありません。現在、Inspur、Huawei、ZTEなどの多くのエッジコンピューティングベンダーは、特別な環境向けにカスタマイズされたハードウェアを数多く開発しています。

これらに加えて、より極端な状況があります。つまり、一部の専用ハードウェアボードがベースステーションの一部のハードウェアデバイスに直接挿入され、それを使用して計算能力を実現します。ただし、この種のボードは比較的小さく、CPUの計算能力は比較的弱いため、高い計算能力を必要としないエッジコンピューティングのシナリオに適しています。実際、エッジコンピューティングは5Gに限ったことではありません。エッジコンピューティングに関連するハードウェアデバイスを、使用している固定回線ブロードバンド関連機器に搭載して、エッジコンピューティングを実現することもできます。

この図は、エッジコンピューティングのおおよそのアーキテクチャです。左上隅は5Gコアネットワークです。コアネットワークとアクセスネットワーク下のUEは、5Gでのユーザープレーンのシンクである管理を通じて、UPFをエッジコンピューティングセンターに接続します。その下には固定ネットワークがあります。データは、ユーザープレーンの関連するインターフェイスを介してエッジコンピューティングノードにもインポートされます。エッジコンピューティングノードのアーキテクチャは、実際にはクラウドコンピューティングアーキテクチャです。以下はインフラストラクチャ、上部はハードウェア、上部はオペレーティングシステム、つまり仮想化プラットフォームです。コンテナ化されたプラットフォームを通じて、コンテナ化されたアーキテクチャを提供することもできます。

このフレームワークに基づいて、対応するサービスとプロセスをインストールします。次に、これらのプログラムを介していくつかの機能を提供し、上位層のアプリケーションに接続します。車両のインターネット、コンテンツ配信ネットワーク、AR / VR、ビデオ監視など。誰もがエッジコンピューティングのアプリケーションに基づいてユーザーが使用する独自のアプリを開発し、それらから収入を得て、オープン機能を備えたフレームワークになります。

クラウドコンピューティングと同様に、エッジコンピューティングは「エコロジー」の概念を強調していることに注意してください。エッジコンピューティングは、すべての人が使用できる独自の関連するものを開き、サードパーティに開かれたプラットフォームである上流および下流の産業チェーンを形成します。エッジコンピューティングが提供する機能の一部もオープンです。どの企業も、オープンなパブリックインターフェイスを介して独自のAPPを開発できます。将来的には、携帯電話のアプリケーションストアと同じになる可能性があります。エッジコンピューティングにもエッジコンピューティングが搭載される予定です。アプリケーション。ストア。

エッジコンピューティングは正確に何ができるのでしょうか？エッジコンピューティングは、データ量と遅延の問題を解決するため、これら2つの側面に関連する多くのアプリケーションは、エッジコンピューティングのアプリケーション領域です。たとえば、屋内測位、ワイヤレスネットワーク情報サービス、ビデオ最適化、AR / VRおよびその他の大規模データ処理。車両のインターネット、インテリジェントな製造などもあります。

産業分野では、時間遅延に対する高い要件があります。インダストリアルインターネットの多くのロボットと公園の監視は、時間遅延に非常に敏感です。車両のインターネットに関しては、瞬間的な時間遅延によって引き起こされる可能性のある害は、車が数メートル前進して事故が発生することであると思われます。これは、個人の安全に関係していることを意味します。

この写真は、インダストリアルインターネットのアーキテクチャ図です。インダストリアルインターネットは、IT、CT、およびOTの全体的な進化の結果です。ITは情報化を意味し、CTは通信を意味し、OTは産業メンテナンスに関連する機器、センサー、機器、メーターなどの製造を意味します。写真の左側は、トップレベルのインターネット上にあるクラウドコンピューティングです。エッジコンピューティングは、ワークショップまたは工場内の特定の場所に配置できます。これは、このコンピューティング能力を低下させることに相当します。

ポジショニングに関するエッジコンピューティングに関する別のケースがあります。ポジショニングは、比較的高いレイテンシーを必要とし、大量のデータを含むアプリケーションでもあるため、エッジコンピューティングの長所でもあります。NB-LoTやeMTCなどのネットワークはエッジコンピューティングをサポートでき、専用のモノのインターネットを介して、開発者が開発した一部のアプリケーションをエッジコンピューティングサーバーで実行して、屋内ナビゲーション、駐車場管理、マンホールの蓋の配置を実現できます。一部の機能。

エッジコンピューティングに関しては、「クラウドネットワーク統合」が言及されています。この用語は、実際にはエッジコンピューティングの本質です。クラウドは実際にはITであり、ネットワークは通信であり、エッジコンピューティングはITとCTの統合の結果です。どちらも不可欠です。MECは、クラウドの特性を備えているだけでなく、ネットワークの不可欠な部分でもあり、クラウドとネットワークの共通の統合の産物です。エッジコンピューティングを適切に機能させたいのであれば、それはクラウドとインターネットのコラボレーションから完全に切り離せません。

表面的にはクラウドとインターネットの協力により生み出されたMECですが、本質的にはクラウドとインターネットの両方がエッジコンピューティングに関心を持っています。従来のLenovo、Dell、Intel、Inspurなどの一般的なIT企業は、従来からクラウドコンピューティングを行っていて、突然新しい青い海を見つけたため、これに非常に興味を持っています。結局のところ、名前にはコンピューティングが含まれ、自社にも関連しています。だから彼らは来るでしょうこのケーキをつかんでください。しかし、伝統的な通信メーカーもこのケーキを手に入れるようになるでしょう。エッジコンピューティングエッジはネットワークゾーンにあります。HuaweiやZTEのような企業も、これが私のケーキだと言うでしょう。ですから、誰もが自分たちに責任があり、自分たちのプロセスに関係していると感じているので、そのようなシェアを獲得したいと思っています。これが、エッジコンピューティングがITと通信で非常に人気がある理由です。

クラウドとネットワークの統合に加えて、覚えておく必要のある別の言葉が「クラウド側のコラボレーション」です。エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングの関係は何かとよく聞かれます。実際には両者の間にはつながりがあり、協力関係にあります。SDNのようなソフトウェア定義のネットワークがあり、エッジコンピューティング全体をパブリッククラウドとプライベートクラウドと調整します。上の図は、ロジスティクスコラボレーション、セキュリティコラボレーション、データコラボレーション、リソースコラボレーションを示しています。両者の間には、共通のコラボレーション管理によるエッジサービス、展開、エラスティックスケーリングなどに関連する多くのコラボレーション関係があります。

エッジコンピューティングは現在混乱の段階にありますが、実際、エッジコンピューティングは、想像したほど多くのことを実行できないことに誰もが間違いなく気付くでしょう。エッジコンピューティングはまだ発展途上です。おそらく最初から、誰もが徐々に正常に戻ることに注意を払い、その後ゆっくりと上向きの状態になります。確かに、エッジコンピューティングには良い未来があることを示す傾向があります。一部の研究機関は、将来の計算の40％がエッジコンピューティングによって行われ、60％がクラウドコンピューティングによって行われると述べています。つまり、エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングの間には補完的な関係があります。

クラウドエッジコンピューティング自体の観点からは、まだインキュベーション期間中です。これで、エッジコンピューティングのすべてのパイロットが政府によって主導されているか、さまざまなオペレーターによってパイロットが主導されていることがわかります。これまでのところ、純粋に商用のパイロットはほとんどありません。パイロットプロジェクトの特定のサービスのために少数のノードに展開されたこの種のエッジコンピューティングは、実際にはエッジコンピューティング自体の問題を反映できず、多くの問題を明らかにする方法はありません。エッジコンピューティングが大規模なネットワークになり、多数のノードを備えたネットワーク全体に展開できる場合、一般的なサービスに使用でき、ベンダー間で相互運用することもできます。そのようなタスクが可能かどうかは次のとおりです。実際には疑問符です。

さらに、従来の4Gおよび5Gはすべて、関連する標準化団体によって編成されています。これらの組織は、最初に標準を設定し、次にその開発を推進します。エッジコンピューティングは同じではありません。単純な標準しかなく、そのような標準に依存していません。結局のところ、それはクラウドコンピューティングアーキテクチャに依存し、多くの自由を持ち、ビジネスによって推進されています。必要に応じて作成し、使用を開始し、使用しながらゆっくりと修正することができます。

つまり、エッジコンピューティングはある状態に属します。誰もが非常に心配していて非常に暑いですが、想像したほど強くないように見えることをゆっくりと発見し、その後落ち着いてゆっくりと長期的なインキュベーション状態に入ります。これは、エッジコンピューティング全体の現在の進捗状況です。多くの公の場で、オペレーター、ITベンダー、および機器ベンダーは、エッジコンピューティングを監視しており、楽観的であると言うでしょうが、誇大広告はしません。

参照：https： //baijiahao.baidu.com/s？id = 1638159190655771728＆wfr = spider＆for = pc

個人的な理解：

エッジコンピューティングの概念

エッジコンピューティングとは、ネットワーク、コンピューティング、ストレージ、およびアプリケーションのコア機能を物やデータのソースに近い側に統合して、近くにある最寄のサービスを提供するオープンプラットフォームの使用を指します。そのアプリケーションはエッジ側で開始されるため、ネットワークサービスの応答が速くなります。「エンドクラウド」チャネルが中断された場合でも、事前設定された自律データ処理および制御ロジックをエッジ側で完了でき、業界の実際の要件を満たします。 -タイムビジネスおよびアプリケーションインテリジェンス。、セキュリティおよびプライバシー保護。

エッジコンピューティングは、物理エンティティと産業用接続の間、または物理エンティティの最上位にあります。また、クラウドコンピューティングでは、エッジコンピューティングの履歴データに引き続きアクセスできます。

場所：収集端末またはデータソースに近く、近くでサービスを提供する
遅延：最小の遅延、より速い応答
クラウドチャネルの中断に依存しない：中断後も、独立したデータ処理と制御を完了することができ、デフォルトロジックをアタッチする必要があります
エッジコンピューティングを使用しても、ソースデータをクラウドに送信する必要があり、履歴データにアクセスできるため、ソースデータが失われることはありません。

クラウドコンピューティングで、なぜエッジコンピューティングを行うのか

多くの業界では、リアルタイム、信頼性、セキュリティに関する厳しい要件があり、アクセス帯域幅とトラフィック、コスト、エネルギー消費、その他の条件によって制限されています。したがって、データは合理的に処理する必要があります。特に前処理を行う必要があります。「すべてを最大限に活用」し、リソースの浪費を回避できることは非常に重要な要素です。複数のデータソースに近いネットワークのエッジでデータを統合および処理し、さまざまなレベルのインテリジェント処理アルゴリズムを導入します。現在および将来のインテリジェント開発の必然的な傾向であり、すべてのデータは処理のためにリモートコントロールセンターに送信されるため、コントロールセンターの負荷が大幅に増加し、経済的でも将来的にもなりません。現実的。

エッジコンピューティングは、アジャイル接続、リアルタイムビジネス、データ最適化、アプリケーションインテリジェンス、セキュリティ、プライバシー保護のニーズを満たすことができます。

通信リンクがいつ中断されるかを中央システムが制御できないことを考えると、インテリジェント処理機能を可能な限りローカルにシンクすることは合理的です。

資料を最大限に活用し、データを合理的に処理して、データをより分析的でまとまりのあるものにします
インテリジェントな開発には、さまざまなレベルの処理アルゴリズムを使用できます
ワークロードと負荷が分散および分散されるため、効率が向上し、より経済的になります。
大きな馬車の現象に終止符を打つ
1：N。nは大量のIOデータであるため、負荷が不均衡になりやすくなります。
クラウドコンピューティングを構成する方法は？
多くのデータソースとローカルインテリジェンスリンケージを収集して転送した後、データのアップロードは簡単で信頼性が高くなります。（データ統合とリンケージ）
オンサイト監視データ、対数前処理、データクリーニング、および詳細分析（データのクリーニング、データの分析）は、データフィルタリング、同じデータ分析の複数のポイントとして理解することもできます。
通過がスムーズまたは制限されていない場合に操作をより安定して信頼できるものにするための合理的な分業;（デッドゾーン）
主な特徴
モノのインターネット、大規模なIOデバイスとデータ、および大規模なユビキタスコンセプト。
大きな馬車の現象に終止符を打つ
電力プロトコルから、複雑で変更可能なモノのインターネットプロトコルを含むさまざまな業界アプリケーションプロトコルへのプロトコルの拡張と適応、および従来のRTUスキームは満たされていません。
エッジコンピューティングは、低購入コスト、低消費電力、低ユーザー負担で組み込みデバイスに適用されます。コンピュータルームでの熱放散に使用できる例。
高い信頼性、組み込み、ファンレス設計に適しており、敵対的な場所に適しており、高い適応性、安全性、および長い動作寿命
展開は簡単で、しきい値は低く、数量は多く、コストは削減されていると考えられます
建設とメンテナンスの非常に簡素化をサポートするために、オンラインでメンテナンス、ダウンロード、アップグレードすることができます。
主な機能
独自の収集汎用モジュールを使用して、IOデータ収集を実現します
カスケード可能
ネットワーク通信が必要で、ワイヤレス通信をサポートしている必要があります
ビデオプッシュおよびプルストリーミングのサポート
プロトコル変換用のマルチプロトコルライブラリ
二次開発をサポートできます
リモートメンテナンスのサポート、プロジェクトの更新、ファームウェアの更新、システム
ラダー図、C、Java、Python式の計算をサポート
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表示画面に接続して一体型マシンにすることができます