边缘计算并不能替代云计算,而是对云计算的补充,很多需要全局数据支持的服务依然离不开云计算。例如电子商务应用,用户对自己购物车的操作都可以在边缘节点上进行,以达到快的响应时间,而商品等服务则更适合在云中进行,因为它需要全局数据的支持。
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基础设施层,包括各种类型的服务器,如以计算能力为主的计算型服务器、存储为主的存储型服务器以及硬件加速卡之类,满足ai推理、图形图像渲染、网络高速转发等需求。虚拟化层,边缘计算平台,为上层各种能力服务以及app应用提供虚拟化平台资源及管理,包括虚机和容器两种类型,满足不同应用共享统一的基础设施。网络及业务能力层,网络能力包括本地分流,还有nat、虚拟防火墙vfw、dns、业务负载均衡lb等组网基本服务能力,智能交通边缘计算平台,同时还提供无线网络信息服务rnis、带宽管理、业务路由规则、无线室内定位等服务。这些服务通过网络能力开放框架,以api接口方式来提供服务。边缘服务能力层采用微服务化框架设计,随着后续业务需求的变化,可以引入新的能力,如ai能力、大数据能力等来丰富完善mec的能力层。mec管理层,提供mec服务门户、业务编排管理、业务策略管理、fcaps管理、生命周期管理和虚拟资源管理等。应用层,如视频监控、ar/vr视频、园区等各种第三方应用app
近年来,大数据、云计算、智能技术的快速发展,给互联网产业带来了深刻的变革,也对计算模式提出了新的要求。大数据时代下每天产生的数据量急增,而物联网等应用背景下的数据在地理---散,并且对响应时间和安全性提出了更高的要求。云计算虽然为大数据处理提供了---的计算平台,但是目前网络带宽的增长速度远远赶不上数据的增长速度,网络带宽成本的下降速度要比 cpu、内存这些硬件资源成本的下降速度慢很多,同时复杂的网络环境让网络---很难有突破性提升。因此传统云计算模式需要解决带宽和---这两大瓶颈。在这种应用背景下,边缘计算应运而生,并在近两年得到了研究者的广泛关注。
边缘计算中的边缘指的是网络边缘上的计算和存储资源,这里的网络边缘与数据中心相对,无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。边缘计算则是利用这些资源在网络边缘为用户提供服务的技术,移动边缘计算平台,使应用可以在数据源附近处理数据。如果从仿生的角度来理解边缘计算,我们可以做这样的类比:云计算相当于人的大脑,边缘计算相当于人的神经末端。
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