都在提边缘计算，但你知道它该需要一个什么样的“芯”？
稿源：厂商
从越来越多的数据产生自网络边缘的那一刻起，意味着就近提供边缘智能服务的边缘计算将发挥巨大的作用。简单地理解边缘计算的涵义，就是将集中式的数据存储、处理模式下沉到网络边缘，它和云计算的概念相对，当然并不是取代关系。近两年来，边缘计算这个词频繁被提及，得益于前期ETSI、3GPP等国际标准组织的推动，2016年在国内成立的边缘计算产业联盟（ECC）也致力于推动边缘计算在行业数字化转型中发挥作用，近期OpenStack基金会甚至也成立了专门的工作组以关注OpenStack对边缘计算平台的支持。当然，除了标准组织和机构对边缘计算的推动，包括全球各大通信服务提供商、ICT设备提供商、芯片厂商、解决方案提供商、内容提供商等都加入了对边缘计算的探索，甚至推出了相应的产品解决方案以及试点案例。产业各方都在提边缘计算，但你知道它该如何进行部署，又该需要一个什么样的“芯”？要知道边缘计算部署并不是将云计算挪个位置那么简单。“边缘”的限制在边缘计算产业发展进程中，通信服务提供商无疑是比较积极的，以其对边缘DC的改造来说就面临诸多瓶颈。和核心机房不同，一般来说边缘DC部署的位置、空间、供电都有其特有的限制，所以硬件设备架构上就需要个性化的开发和配置来适配边缘计算平台的需求。以刀片式服务器举例，动辄10U的起步安装高度以及超过5kw的功耗需求，这往往是大多边缘侧机房不能满足的，尤其是散热和承重方面，对边缘DC改造挑战巨大。当然，支撑边缘业务的基础平台还有很多，例如存储、边缘计算网关、特定边缘应用设备等。以功能来说，数据面的下沉意味着它需要流量的快速卸载能力、图像快速识别能力、易扩展能力、甚至人工智能等。所以，整体看来，边缘计算平台所要求的硬件设备架构，如本地计算、存储、平衡I/O、硬件加速、高集成度、设备能效比都会成为需要考虑的关键因素之一。所以，从芯片的角度，它也要适用于边缘设备在性能、能耗与尺寸之间进行平衡。一颗将智能扩展至边缘应用的“芯”如果观察边缘计算的发展进程，可以发现英特尔一直是其技术创新和产业协作的重要参与者和推动者。1个月前，英特尔推出了全新的至强D-2100处理器，它是一个专用于传统数据中心之外进行计算的新型芯片系列。英特尔至强D-2100处理器是首个可满足低功耗、高密度边缘计算需求的处理器产品。该系统芯片（SoC）处理器旨在满足受限于空间和功率的边缘应用、其他数据中心或网络应用的需求。如上提到，边缘计算设备在性能、能耗、集成度、硬件加速等方面提出特别需求，毫无疑问，至强D-2100满足了这一需求。在拥有4到18个核心、多至512GB的可寻址内存的同时，此系统芯片还拥有集成的平台控制器中心(PCH)、集成高速I/O、最多4个集成10 Gb英特尔以太网端口，以及一个60-100瓦的热功耗设计点(TDP)。它与英特尔至强可扩展处理器运行着相同的指令集，提供软件运行的一致性并可其从数据中心扩展至边缘。英特尔至强D-2100处理器的集成功能还包括：硬件增强的虚拟化技术、16个SATA接口、英特尔高级矢量扩展指令集512（英特尔AVX-512），以及可实现高达100 Gbps的编码、加密和解密加速的增强版英特尔 QuickAssist技术（英特尔QAT）等。与上一代英特尔至强D-1500处理器相比，至强D-2100提供高达1.6倍的通用计算性能、高达2.9倍的网络性能，和高达2.8倍的存储性能。毫无疑问，在边缘计算受限于运行空间和更低的低功率需求时，至强D-2100所具备的可扩展、紧凑、节能的特性是那些寻求最高每瓦特性能的设备制造商的理想解决方案。英特尔至强D-2100加速边缘应用英特尔至强D-2100处理器将英特尔至强可扩展平台架构级别的创新带入了单个可用于低功耗、高密度解决方案的系统芯片，并整合了网络、安全和加速能力。如果问它适用的使用场景有哪些？面对通信服务提供商加速网络变革的迫切需求，至强D-2100首先满足了通信服务提供商对于边缘DC改造的需求，即其能 够在一个功耗和空间限制的商用服务器中满足具有增强分析功能的多接入边缘计算（MEC）的低延迟和高带宽应用需求，例如VR/AR和自动驾驶等。除了支持通信服务提供商提供强大的边缘计算能力，它还非常适合其它功率和空间受限的使用场景，例如：o 存储：英特尔至强D-2100处理器可用于针对密度优化的、轻型超大规模云工作负载任务，例如动态Web服务、内存缓存、专用主机和温存储。o 内容分发网络：该处理器可以为网络边缘的内容分发提供更高的性能，这对于确保视频直播以及处理大规模媒体文件时实现低延迟至关重要。o 企业网络：该处理器系列还适用于入门级企业SAN和NAS存储、中端路由器、网络设备、安全设备、无线基站和中端嵌入式物联网等应用。总结起来说，业界虽然已经出现了一些边缘计算相关部署的案例，但大多是POC和试点，产业界各方仍然在积极探索其成熟的商用部署模式。英特尔至强D-2100处理器的面世毫无疑问提供了一个适用于边缘计算应用的最佳平台，从而加速其商用进程。
本文由站长之家用户投稿，未经站长之家同意，严禁转载。如广大用户朋友，发现稿件存在不实报道，欢迎读者反馈、纠正、举报问题（）。
免责声明：本文为用户投稿的文章，站长之家发布此文仅为传递信息，不代表站长之家赞同其观点，不对对内容真实性负责，仅供用户参考之用，不构成任何投资、使用等行为的建议。请读者使用之前核实真实性，以及可能存在的风险，任何后果均由读者自行承担。如有发现
有好的文章希望站长之家帮助分享推广，猛戳这里
本网页浏览已超过3分钟，点击关闭或灰色背景，即可回到网页边缘计算这么火，你需要了解这些
今年4月，Linux基金会发起了一个名为EdgeXFoundry的新项目，目的在于为IoT计算和可互操作的组件构建一套开放的框架。EdgeXFoundry旨在培育边缘计算的模型，采用了这个模型的设备就不必把它们的数据发上云进行处理，而是只需要借助于本地的网关设备进行计算和分析就可以了。这种处理方式带来的主要好处就是更少的延迟和网络流量，以及更高的安全性。
EdgeX Foundry是继现有AllJoyn、IoTivity 、Zephyr之后第4个物联网开源项目，也是第一个超大型物联网边缘运算项目，目的是要打造一套通用边缘运算框架，包含Dell、AMD、VMware在内超过50家软硬件厂商和初创加入。
好了，问题来了。
什么是边缘计算呢？
边缘计算是一个新名词，它横跨OT、IT、CT多个领域，涉及网络联接、数据聚合、芯片、传感、行业应用多个产业链角色。具体来说，边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
和云计算有什么区别？
目前，云计算是行业的大势所趋，而对于云计算来说，所有的数据都要汇总到后端的数据中心完成。在“云、管、端”三者的角色中，云计算更侧重于“云”，是实现最终数据分析与应用的场所。
但是在边缘计算中，强调了“边缘”也就是“端”所在的物理区域。在这个区域，如果能够为“端”就近提供网络、计算、存储等资源，显然实时性等业务需求能够容易满足，这是“边缘计算”相比于“云计算”最大的不同。 “边缘计算”也特别强调计算的作用。
和雾计算是什么关系？
雾计算这个词相对来说是最近出现的一个词。因为和云相比位置上更接近设备，所以表示为雾，它是作为实现IoT的结构为Cisco等提倡，旨在为全球范围所采用。另一方面，边缘计算这个术语，早就用于表示云和设备的边界。
雾计算，处理能力放在包括 IoT设备的LAN里面。这个网络内的IoT网关，或者说是雾节点用于数据收集，处理，存储。多种来源的信息收集到网关里，处理后的数据发送回需要该数据的设备。
边缘计算，进一步推进了雾计算的「LAN内的处理能力」的理念，处理能力更靠近数据源。不是在中央服务器里整理后实施处理，而是在网络内的各设备实施处理。
如果还不太懂，点击（http://blog.csdn.net/robertsong2004/article/details/）
边缘运算会颠覆云端运算吗？
目前担任Linux基金会物联网资深总监的Philip DesAutels表示：
虽然我们将会把越来越多的基础任务，推向装置所在的边缘，但这只是代表了越靠近边缘所在的装置会变更聪明，并不能就说它与云端毫无关系。
我倒是认为，云端也会因为边缘变聪明和智慧。云端未来更重要任务，将会扮演中央的协调管理者。就像是想利用一台智慧冷气设备，早一步在人们进大门前先开启室内冷气降温，若是没有云端事先取得他们所在位置及预计何时到达等资讯，谁来告诉冷气机这些事呢？
我们接下来将会看见「纯云端运算」年代的终结。Cloud过去的角色也会开始转变，扮演起更重要的角色，就是要成为一个分散式集体智慧（Distributed Collective Intelligence）。
边缘运算为什么现在这么火？
因为Money！
现在，即使是理想上最高速的光纤网路的传输速度，资料交换还是需要时间，如果考虑到资料传输需要耗费的延迟时间、停留中介站与远端处理的等待时间的话，採用边缘运算可以缩短资料往返时间，资料处理能更快。
另一个考量则是成本，与其将全部资料回传云端处理，还是改将资料就近放在边缘装置周围来运算的作法，更可以减少传输成本。
边缘运算真正的价值，在于能将每一个与本地网路连结的组件，整合成为一个更复杂的完整个体，来打造一个整合性系统（Meta System），可以做更惊人的事情。
边缘运算和云端运算是什么关系吗？
彼此在逻辑上是互补关系。
越来越多需要就近处理资料的工作将转移到边缘装置上，同时，云端将会专注在更需要灵活、弹性调度的任务，做为中央管理及控制的后端。
边缘计算的市场有多大？
按照IDC的统计数据，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，边缘计算所面对的市场规模非常巨大，这个市场规模甚至超乎想象。
笔者认为，不管是云计算、雾计算还是边缘计算，都从另一个方面说明计算的价值，随着万物互联时代的到来，不可能有哪一种计算可以“一招制敌”，未来的时代，应该是各种计算方式并存的时代，落地到不同的应用场景，践行最适合的“计算”。
全天候聚焦IaaS/PaaS/SaaS最新技术动态，深度挖掘技术大咖第一手实践，及时推送云行业重大新闻，一键关注，总览国内外云计算大势！
责任编辑：
声明：该文观点仅代表作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供信息存储空间服务。
今日搜狐热点联想物联网采集与边缘计算Edge 帮助用户从物联网大数据分析中获取最大业务价值。它提供传感器海量实时数据采集、时序数据高速存储、时间范围查询、时序数据多维过滤、实时分析、实时预警等功能。
1、支持近20种物联网数据协议/常用接口，快速解决工业设备数据接口对接、协议兼容解析等难点；
2、高性能传输处理，提供500MB/秒级别的工业消息处理能力；
3、支持数据传输的多协议，复杂网络环境的要求，支持断点续传、带宽限制、数据压缩加密等多种传输要求；
4、提供工业数据流设计工具，可视化配置从边缘设备到时序数据处理、存储，以及工业智能计算的全过程；
5、提供实时分析能力，集成丰富的边缘分析算法集成。
相关子模块
工业物联网网关
工业物联网网关硬件，边缘计算代理的硬件载体。具有连接工业设备和互联网的能力。运行Linux或者Windows系统。负责从工业设备的对接、接口与协议转换。
边缘计算和处理软件，运行在工业物联网网关硬件平台上。负责进行边缘数据采集预处理，并且将预处理后的数据发往边缘计算服务器或云端接入网关。
边缘计算代理中的数据处理模块，用于从特定的外部设备中读取数据，解析工业协议，进行数据预处理，以及发送数据到云端接入网关。处理模块可以在云端进行配置、维护和更新。一般来说，工业网关和其上运行的边缘计算模块具备的能力包括：具备对下（自动化系统）协议解析能力；具备对上（IT系统）的协议对接能力，对上的通讯能力；具备对上和对下私有协议二次开发能力；具备数据缓存，本地计算（雾计算／边缘计算）的能力。
云端的边缘管理模块，包括设备的接入与云端物镜像的管理，边缘代理的注册以及远程配置，边缘程序的版本及升级管理。
工业数据流设计
联想流式大数据计算组件，负责大规模流式数据的实时处理和分析计算。通过可视化的数据流设计，完成边缘设备接入、边缘计算、时序数据存储、工业智能应用等工业互联全过程。
联想工业算法可在云端、边缘端实时提供设备预测性维护、工艺优化、稳态分析等最佳实践，基于强大的计算与分析能力，提升企业工业智能水平。
核心技术优势
Leap Edge核心技术优势包括：
& 支持近20种物联网数据协议/常用接口，快速解决工业设备数据接口对接、协议兼容解析等难点
联想物联网集成平台具有可扩展的数据和传输协议层，支持多种物联网终端接入能力，包括物联网领域主要的传输协议如COAP、XMPP、MQTT等。
& 高性能传输处理，提供500MB/秒级别的工业消息处理能力
突破实时处理计算框架，支持物联网实时业务分析。该平台采用深度优化的流式计算引擎，实现500MB/S的传感器数据的实时预警分析能力，通过服务器的线性无衰减叠加，可支持百万传感器的实时采集需求。实现了基于时间序列的传感器数据优化，可以支持分钟粒度的突发事件预警。
& 支持数据传输的多协议，复杂网络环境的要求，支持断点续传、带宽限制、数据压缩加密等多种传输要求
& 提供工业数据流设计工具，可视化配置从边缘设备到时序数据处理、存储，以及工业智能计算的全过程
& 边缘分析算法集成：稳态、正态、趋势、周期等
& 边缘计算可在工业网关、工业计算机以及服务器等多种环境中运行，贴近现场设备端，在复杂工况下提供实时智能分析能力
@ Lenovo Capital&Incubator Group All Rights reserved.
登录账号：
注册邮箱：
确认密码：
企业名称：
所在行业：
交通运输业
文化、体育和娱乐业
信息传输、计算机服务和软件业
农、林、牧、渔业
图片验证码：
联系电话：
手机验证码：
注册邮箱：
企业名称：
所在行业：
交通运输业
文化、体育和娱乐业
信息传输、计算机服务和软件业
农、林、牧、渔业
图片验证码：
联系电话：
手机验证码：
通过邮件给我提供关于Leap的最新信息。
图片验证码：
手机验证码：
设置新密码：
确认新密码：简述：边缘计算扩展IoT网络的三种方式简述：边缘计算扩展IoT网络的三种方式科学技术的日新月异百家号目前的网络中已经有64亿台设备连接，此外还新增了550万台新设备，因此物联网的兴起需要采用新的处理和分析需求的方法。充分利用物联网需要在设备和云之间实现强大的无缝连接，同时消除计算问题和隐私问题。很多企业并没有为与物联网技术相关的风险做好准备，但边缘计算使用IoT设备的处理能力来聚合、预处理和过滤数据源，并增强数字工具的功能，将边缘应用于云连接相结合，以执行复杂的分析，并促进决策和行动将促进更快的连接速度和相关的支持。虽然企业刚刚开始在边缘计算领域发力，但在以下三个方面已经看到物联网网络已经有所增强。1. 降低延迟并对快速处理数据云计算结合IoT技术的能力意味着到2018年，IoT传感器和设备将超过手机成为最大的接入设备。用于工业和消费者应用的复杂算法使得语音和人脸识别以及机器学习的功能将会得到快速的发展应用。但是，数据传输到云端并返回到每个IoT设备必须应对不可避免的网络延迟，所有IoT创建的数据的45%将被存储、处理、分析，并在靠近或在边缘网络上进行。边缘计算通过调整每个应用程序的处理需求来解决物联网困境，利用低延迟需求，边缘网络使IoT设备自己运行机器学习算法。只有与所需流程的云进行交互才能实现快速的数据处理并降低延迟双重优势，IoT硬件和支持之间的连接也反映在边缘计算中的数据和分析之间的关系中。2. 强大的连接能力使用边缘计算的速度和降低延迟在网络连接方面给用户带来了巨大的好处，将云端之间的互动限制为基本功能可以降低数据传输的要求，降低连接费用的成本。此外，需要网络连接的应用程序不会因为IoT设备的流失受到干扰，随着更多设备的接入，网络和云需求的考虑取决于边缘计算的应用。EdgeX Foundry是一个开源软件项目，专门为边缘计算建立了一个通用框架和周边参考平台。戴尔独自提供了十几个微服务器和超过十五万五千行源代码来推动该项目，Edge X将提供即插即用组件的生态系统，这些组件可以组合起来，为物联网创建安全可扩展的解决方案。3. 隐私保护Threat Intelligence报告显示了季节性的攻击，OnRamp的Carolina Curby-Lucier解释了企业如何利用加密，警报和身份验证在物联网中脱离网络安全问题。 但是，物联网中隐私保护的需求远远超出了传统的威胁，包括使用边缘计算来保护数据。随着物联网技术成为从医疗保健到银行市场的行业规范，IoT设备捕获的数据也需要隐私保护。 使用边缘计算可以使用设备组件来处理来自摄像机或麦克风的数据，而不是依赖于云。 或者，当需要云支持时，边缘可以在设备或传感器上预处理所需算法的步骤，并且只有在数据被更改以保护隐私并加速处理之后才能进行传输。找到网络边缘边缘计算不限于驻留在单个IoT设备或传感器上的处理和数据存储功能，三种不同类型的边缘位置使得能够与云端同步处理：边缘网关、边缘设备和边缘传感器和执行器。边缘传感器或执行器在没有自己的电源的情况下运行，传感器或执行器也没有自己的操作系统，并且可以将设备或网关作为IoT技术和云端之间的连接中介。运行iOS，Linux，Android或其他操作系统的设备可能被视为边缘设备，这些设备通常具有电源/电池，并且在现场运行边缘计算任务，设备自己处理数据并运行计算。或者在边缘网关的帮助下运行计算。与边缘设备一样，边缘网关也有自己的操作系统，边缘网关比边缘设备具有更强大的处理、存储和内存能力，还可以向云端发送信息之前收集数据并执行算法。利用这些设备和边缘计算的架构将有助于创建新的网络方式。新的网络架构边缘领域的领导者HPE等公司已经开始提供Edgeline IoT Systems这样的服务，将IoT数据的优势引入到边缘。利用HPE部署，机器学习在边缘实现欺诈预防、自动维护支持和增强现实(AR)技术成为可能。将边缘计算引入到传感器或设备中，云将创建新的流程架构，以解决物联网之外的复杂问题。这种新的三层架构将成为标准，围绕基于云、机器学习和快速数据的尖端技术。边缘计算的前提是区分即时需求，防止长期分析，使技术能够最大限度地利用存储、计算、交换和网络。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。科学技术的日新月异百家号最近更新：简介:专注笔记本电脑多年重装系统作者最新文章相关文章}