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虚拟化数据中心的未来:边缘计算和物联网 (虚拟化数据中心)


文章编号:15128 / 分类:互联网资讯 / 更新时间:2024-06-25 03:55:40 / 浏览:

在当今数字化的世界中,数据中心是至关重要的基础设施,它们为从在线服务到物联网设备等各种应用程序提供支持。随着数据的不断增长和物联网设备的普及,对数据中心的需求呈指数级增长。虚拟化技术在满足这种需求方面发挥着至关重要的作用,因为它允许在单一物理服务器上运行多个虚拟机 (VM),从而提高效率和降低成本。

边缘计算

虚拟化数据中心的未来边缘计算和物联网虚拟

边缘计算是一种将数据处理和存储任务从云端转移到更接近数据源的地点的计算范式。这对于需要快速响应、低延迟和本地数据处理的应用程序至关重要。例如,边缘计算可用于支持自动驾驶汽车、实时视频分析和智慧城市应用。

虚拟化对于边缘计算的成功至关重要。通过在边缘设备上虚拟化数据中心功能,企业可以创建弹性、可扩展且易于管理的边缘计算环境。这使他们能够快速部署边缘应用程序,并根据需要轻松扩展或缩减容量。

物联网 (IoT)

物联网由连接到互联网


边缘计算可应用的领域有哪些?

1. 边缘计算(Edge Computing)是一种分布式计算范式,它将计算任务从数据中心迁移到靠近数据源的设备上。 这种方法可以减少网络延迟、提高数据处理速度,并在一定程度上保护用户隐私。 2. 边缘计算可应用于许多领域,包括但不限于:物联网(IoT):边缘计算可用于实时处理智能家居、工业自动化、智能交通等领域的大量数据,从而提高响应速度和减少数据传输成本。 3. 无人驾驶:通过在车辆本地进行数据处理和决策,边缘计算可以提高自动驾驶汽车的反应速度,从而提高安全性。 4. 增强现实(AR)和虚拟现实(VR):边缘计算可以减少AR和VR设备在渲染图像和处理数据时的延迟,提高用户体验。 5. 智能城市:边缘计算可以帮助处理城市基础设施中的大量数据,例如交通管理、能源管理和公共安全等。 6. 医疗保健:通过实时分析患者数据,边缘计算可以帮助医生及时发现病情变化,提高诊断和治疗效果。 7. 视频监控:边缘计算可在摄像头端实现实时视频分析,提高安全监控效率并保护用户隐私。 8. 零售业:边缘计算可以帮助零售商实时分析顾客数据、库存数据,优化商店布局和库存管理。 9. 能源管理:边缘计算可以实时监测和优化能源系统,提高能源效率。 10. 农业:通过实时监测和分析土壤、气候等数据,边缘计算可以帮助农民提高农业生产效率。 这些只是边缘计算应用领域的一部分,随着技术的发展,边缘计算将在更多领域发挥作用。

物联网场景中的边缘计算解决方案有哪些?

目前国内高技术领域的投入主要集中在围绕5G和AI两大块的落地上,而物联网则是目前网络技术打造的重点,也是各个行业实现效率提升、数字化转型的重要手段。 投入这么多钱搞5G网络,从产业的思路是希望催生新的产业生态和商业模式。 这里需要各个细分的行业,借助于自己的经验,根据场景的分类通过边缘计算可以提升物联网的智能化,找到物联网在各个垂直行业落地生根的钥匙。 对于垂直行业和投入者来说,基于云的万物互联过于集中化和平台化,而实施者对于掌控的需求,就需要着眼于物联网中的边缘计算的设备形态和所处的位置。 边缘计算在具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、 异构汇聚和本地安全隐私保护等特点的应用场景,如智能交通、智慧城市和智能家居等行业或领域,存在非常突出的优势。 这里以智能交通的一个点,大件的智能汽车为例,快速处理数据是一种至关重要的能力,而边缘计算是实现自动驾驶的关键。 智能汽车本质上可以看作是一台车轮上的大型高功率计算机,其通过多个传感器收集数据。 为了使这些车辆安全可靠地运行,这些传感器需要立即响应周围环境,处理速度的任何滞后都可能是致命的。 智能汽车里需要在多个HPC中,按照边缘计算的方式来进行。 因为感知数据需要分析的速度受到自动驾驶汽车运动影响,同时还需要及时指示汽车周围有什么,所以通过环境感知的自动驾驶汽车将产生至少40TB的数据。 这就是通过网络来回传输的大量数据。 自动驾驶汽车需要利用边缘计算,这涉及到本地化计算处理能力和存储器容量需要能够确保车辆和AI能够执行其所需的任务。 5G核心网控制面与数据面彻底分离,NFV令网络部署更加灵活,从而使之能分布式的边缘计算部署。 边缘计算将更多的数据计算和存储从“核心”下沉到“边缘”,部署于接近数据源的地方,一些数据不必再经过网络到达云端处理,从而降低时延和网络负荷,也提升了数据安全性和隐私性。

未来云数据中心需要什么样的网络虚拟化解决方案

每次谈起虚拟化或云计算,管理员都会不约而同的抱怨:数据中心网络赶不上云计算发展的步伐。 数据中心计算和存储能力在过去十年里取得了巨大提升,而网络还在采用过去的架构方式,并没有跟上这种演进步伐。 随着云计算和移动互联网的加速发展,企业对大幅提高数据中心能力的需求也越来越强烈。 为什么我们需要网络虚拟化传统的三层体系结构正在大数据和云计算的新世界之下崩溃,大二层技术逐渐流行。 数据中心内的硬件设备被虚拟化后,可以进一步地逻辑池化,并且逻辑资源池可以跨多个数据中心,在逻辑资源池上提供虚拟的数据中心给用户使用,从而将离散、分层、异构的多个数据中心联结成新的云数据中心。 从这个角度来看,网络的虚拟化变得绝对必要,以提供一种弹性和可扩展的工作负载的引擎,而不是单独管理离散的物理元件之间的连接。 从本质上讲,网络虚拟化是服务器虚拟化自然的和必要的进化。 它允许整个数据中心作为一个类似于计算和存储资源一样进行管理,能够满足动态应用程序工作的负载需求。 什么样的网络虚拟化才是适合于未来的云计算数据中心?SDN的提出,提供了另外一种方式来解决问题的可能。 然而SDN只解决了其中一部分问题,并没有解决现网存在的所有问题: 问题1:功能灵活扩展: 要实现网络功能的软件定义,从设备基础架构就要灵活可编程,而功能灵活扩展需要一个开放和灵活扩展的Controller平台架构。 问题2:平滑演进:任何客户,不可能完全抛弃现有网络,去建一个新的网络。 下一代网络必须能够在现网直接部署,平滑过渡,才可以生存下去。 这就要求Controller必须具备开放的南北向接口,以便适应于传统的网络。 对于未来的云计算数据中心, 网络虚拟化方案需要适应计算和存储虚拟化的浪潮,快速的实现云计算业务的发放,以及能够满足动态的应用程序工作负载的需求;同时需要帮助管理员更简单的管理物理网络和虚拟网络,实现网络可视化。 开放性同样是完美网络虚拟化的一个衡量标准,只有提供丰富的南北向接口和开放的API,并能够满足业界主流云平台对接需求,才能够满足云计算业务日新月异的发展,同时开放性也意味着能够开发不同的插件以便适配现有的网络,从而实现网络的平滑演进。

数据中心也就是IDC机房将来的业务发展何去何从??

大厂掀起“养机”浪潮

在新基建的浪潮中,腾讯、阿里等大厂纷纷投入千亿布局建造超大规模数据中心。大厂为了“养机”也动用了各种新技术。数据中心作为基础设施,之前 一直在底层无人问津,不过随着数字化的快速推进,数据中心的变化将更能体现新基建“基建+科技”的内涵。对于数据中心而言,进行技术创新,能够合理存储和处理数据,满足上层需求,支撑数字经济腾飞,才能实现其真正价值。

下一波技术创新的制高点

随着大厂的建设提速,国内数据中心遍地开花。据中国产业信息网统计,2020年全球IDC处理的数据流量将达到15.3ZB,占全球产生的流量99.35%;从数据可知IDC主导着全球的数据流量处理。

现在数据中心向着空间集约化、单机大型化的方向发展。超大规模的大型数据中心在2019年末增至504个,还有151个处于不同建设阶段的数据中心。集约化的发展使得单体机房的利用率得以提升,有助于发挥规模效应,降低前期建设成本以及后期运营成本,对于大公司来说,头部效应会更加明显。

数据中心发展过程中的痛点

1. 超大规模数据中心背后是惊人的耗电量。

服务器年功耗连续上升,机柜功率不足的老旧机房为了不掉电,以至于通过空置机位的办法来解决问题。这样不仅造成了空间的利用率低,也会造成电力利用率的下降,同时还形成不必要的浪费。据预测,2020年中国数据中心耗电量为2962亿千瓦时[3],超越三峡发电量,所以说解决能耗问题刻不容缓。

2. 数据中心安全运行指标与日俱增

数据中心需要完善的安全出入管理规定和消防系统、以及具备事故应急和人员安全应急流程制定的能力。保证所有基础设施正常运行的同时,还需要及时对所有设备进行维护和修理。

3. 令人崩溃的运维

半夜故障工单催人醒,处理不慎易进坑。日常巡检是数据中心运维过程中最重要的一环,通过运维人员日复一日,重复上千次抄表中保持警觉性发现设备存在的隐患。纯粹依靠人力并非行业发展所需,日常运维应借助合适的辅助工具,让有限的人力摆脱机械性的工作。

那么如何让数据中心做到绿色发展,智能规划,轻松运维?Hightopo 和国内其他公司都在积极的回答这个问题。

建立可视化的运维管理平台 痛点迎刃而解

可视化重塑数据中心机房

针对数据中心系统复杂、多场景和动态性的特点。以 HTML5 的 WebGL 标准实现 3D 的图形渲染技术,以及基于浏览器内核嵌入到小程序实现更方便传播。并采用hightopo轻量架构使其支持跨平台展示,实现多端口海量数据的分析。

数据中心环境可视化

利用3D仿真技术,对机房内多种设备进行建模,对设备进行实时监控以及全生命周期维护。同样为了确保数据中心机房正常运转,运维系统也具备烟雾温湿监控、动力监控、门禁等监控功能,实时监测机房内部环境,及时发现存在的问题,可远程控制系统调控运行状态。

资产与能耗管理可视化

为了解决数据中心能耗过大的问题,系统对数据中心整体环境的年度用电量、机柜租用率、楼宇IT用电量、柴油发电机、电气容量等进行实时监控并提供相关历史数据,方便管理者进行节能调整。还支持对资产准确定位,记录设备型号和状态,确保机柜高使用率,避免资源浪费,细化运维能节省约20%的总运营成本。

可视化运维管理

通过可视化管理,改变数据中心的运维模式。管理者可通过线上监控系统了解设备健康状况,可远程查看机柜的检修记录、履历信息和历史故障,为评估设备安全提供了直观的数据基础。运维人员摆脱了机械性的工作,缓解运维压力。同时也对数据中心人员分配提供了人性化的方案。

迎接智能运维时代

由于边缘计算和5G的大带宽所产生的巨额流量使得数据中心建设遍地开花,大规模且密集的IDC更需要精细、自动、可视化的管理。正如 Hightopo 所提供的数据中心机房可视化解决方案,帮助企业在能耗、运维、和人力资源上做到精细化管理,使其走向节能增效的发展道路。在数字经济腾飞的时代下,数据中心可视化改造更应未雨绸缪。

参考资料:官网——Web组态

网络百科——图扑软件

数据中心的虚拟化

企业级的数据中心的发展趋势是具备高度的灵活性和适应性,比如能根据外部需求做出快速变化,如何实现这些技术,虚拟化技术,或是模块化数据中心的创建等,都是比较好的解决方法。 快速变化的商业需求和有着大规模能耗和制冷需求的最新技术都在催生数据中心的改变,而这些则意味着企业需要花费巨额资金,举例来说,刀片服务器的问世彻底改变了每平米的能耗和制冷需求,因为刀片意味着需要耗费更大的能源及散发更多的热量。 市场咨询公司Gartner预计,刀片会在未来被更加灵活的服务器类型所代替,这类服务器的计算架构会把内存、处理器、输入输出设备一起作为共享资源池看待,然后根据使用者的需求把这些资源进行分配和再分配。 用户不用依赖硬件厂商来决定每台服务器的硬件配置,而是根据企业的需求,来购买资源,从而实现更高效的资源和利用。 IT部门可以把32片刀片服务器和部分内存模块合并在一个大型服务器内,作为一个固定的计算单元来使用,这样的做法是通过减少资源的浪费来提高服务器的利用率,但是,刀片服务器是无法根据IT部门运行的应用软件来进行优化配置的。 Gartner认为数据中心的设计原理是很简单的,就是计算出当前的需求,再把未来15到20年的增长需求估算在内,就可以建设配套设施了。 最新建造的数据中心开放时通常会有大量的空置空间,整个数据中心都要依靠UPS,供水,供电和制冷系统的支持,但多数空间却是闲置的。 这就导致了硬件设备和供电系统的费用居高不下,这种模式是低效的。 而分散建造数据中心的方法是价格每个区域都是独立配置的,但这并不会意味着数据中心会被分散,分析预测,企业数据中心作为私有云运行,这种灵活的计算网络通过谷歌和亚马逊这样的公共提供商进行模块化,然后在内部对企业自己的用户进行管理。 私有云会需要后操作系统来把所有的企业分布式资源作为单独的计算池来管理,分析师预测,虚拟化的日益普及是源于X86服务器操作系统的故障,这从根本上限制了每台服务器的功效,从而导致了无数能源的浪费,并且,虚拟机的配置是非常容易的,因此,虚拟化发展非常迅速。 当IT产业呼吁高效节能的服务器操作系统,并且能够根据应用软件的特殊类型进行自定义,从传统的功能型操作系统逐渐向整个数据中心的后操作系统时代过渡会成为必然。 后操作系统仍然处于发展阶段,VMware公司最新的虚拟数据中心操作系统就是如此,有分析师把整个概念描述为位于应用软件和分布式计算资源之间的虚拟化层,它能利用分布式计算资源来执行日程管理,负载,应用软件监管和错误处理。 所有这些最新的概念和技术诸如云计算,虚拟化,后操作系统,分散建造数据中心,更多自定义化服务器体系架构都在推动数据中心向未来迈进,IT部门能按照用户的个性化需求来提供按需定制的服务,而不必担心空间或者能源的浪费和过度配置,目标就是创建操作便捷,适宜发展的数据中心资源。 所有的一切都是为了实现数据中心的灵活性,为了更好的适应需求的变化。

数据中心建设的未来前景如何?

合作过数据中心项目,其实结合当前互联网技术 ,前景是很可观的,随着数字化的快速推进,数据中心的变化将更能体现新基建基建+科技的内涵。对于数据中心而言,进行技术创新,能够合理存储和处理数据,满足上层需求,支撑数字经济腾飞,才能实现其真正价值。

针对数据中心系统复杂、多场景和动态性的特点。以 HTML5 的 WebGL 标准实现 3D 的图形渲染技术,以及基于浏览器内核嵌入到小程序实现更方便传播。并采用图扑软件( Hightopo)轻量架构使其支持跨平台展示,实现多端口海量数据的分析。

利用3D仿真技术,对机房内多种设备进行建模,对设备进行实时监控以及全生命周期维护。同样为了确保数据中心机房正常运转,运维系统也具备烟雾温湿监控、动力监控、门禁等监控功能,实时监测机房内部环境,及时发现存在的问题,可远程控制系统调控运行状态。对资产准确定位,记录设备型号和状态,确保机柜高使用率,避免资源浪费,细化运维能节省约20%的总运营成本。

通过线上监控系统了解设备健康状况,可远程查看机柜的检修记录、履历信息和历史故障,为评估设备安全提供了直观的数据基础。运维人员摆脱了机械性的工作,缓解运维压力。

HT 的三维仿真技术适用强,功能全面、性能稳定,结合集装箱式数据中心自身优势,应用起来无疑是锦上添花。将数据全面集成,改变数据孤岛现象,成为实现数据中心扁平化、集约化、一体化有力的助推剂,为机房监控的发展带来革命性的进步。

什么是虚拟数据中心?

虚拟数据中心,英文全称是Virtual Data Center(简称VDC)。 VDC是将云计算概念应用于数据中心的新型数据中心形态。 VDC可以通过虚拟化技术对物理资源进行抽象和整合,动态分配和调度资源,实现数据中心的自动部署,从而大大降低数据中心的运营成本。 当前,虚拟化在数据中心的开发中扮演着越来越重要的角色,已扩展至台式机,统一通信和其他领域,不仅包括传统的服务器和网络的虚拟化。 它还包括IO虚拟化,桌面虚拟化,统一通信虚拟化等。 VDC是数据中心虚拟化技术的最高级别实现。 未来,虚拟化技术将在数据中心无处不在。 数据中心完全虚拟化后,该数据中心才可以称得上VDC。 VDC将所有硬件(包括服务器,存储器和网络)集成到一个逻辑资源中,从而提高了系统的效率和灵活性,以及应用软件的可用性和可测量性。

网络进步下的产物——边缘云计算

随着虚拟人等应用不断发展成熟,对于计算的容量和实时性的要求不断提高。在这种趋势下,我们认为,边缘云计算有望成为元宇宙的重要支撑。作为云计算的延伸,边缘云计算被视为新一轮 科技 革命中必不可少的驱动因素。我们认为,元宇宙对网络传输提出了更大带宽、更低时延、更广覆盖的要求,需要借助边缘计算技术,以保障所有用户获得同样流畅的体验。

1.全球数据增长迅速,集中式云计算已无法全面应对,边缘刚需场景涌现,目前中国物联网连接量将从2019年的55亿个增长至2023年的148亿个,年复合增长率达到28.1%。物联网感知数据量激增,数据类型愈发复杂多样,IDC预测到2025年中国每年产生的数据量将增长48.6ZB。

2.芯片:FPGA同时满足边缘侧对性能、能耗及延迟的要求与集中式云计算不同,边缘云计算所处的物理环境复杂多样,很多时候空间、温度、电源系统都不是最佳的状态。但同时,边缘侧又要求极高的实时性和计算性能,传统CPU架构难以胜任边缘云的需求。英特尔、赛灵思等国际芯片巨头持续加码FPGA芯片,并推出支持CPU+FPGA异构计算的硬件平台,底层芯片产业的繁荣将支撑边缘云计算在各领域的应用,并不断迸发出新的活力。

3.5G技术的升级加码,Wi-Fi在室内场景形成互补,工信部数据显示,截至2020年中国已开通5G基站超71.8万个,实现地级以上城市及重点县市的覆盖。预计边缘云计算也会随着5G行业应用的普及分阶段落地。此外,Wi-Fi技术也在向着更高的吞吐量、更大的覆盖面积和更低的时延发展,Wi-Fi在室内场景中的优势使其成为5G的重要补充,两者将共同助力边缘云应用。

4.云计算:企业上云常态化,云原生下沉实现云边端一体化,近年来云原生的热度持续高涨,包括容器、微服务、DevOps等在内的云原生技术和理念强调松耦合的架构和简单便捷的扩展能力,旨在通过统一标准实现不同基础设施上一致的云计算体验。相比于虚拟主机,云原生更适合边缘云计算的场景,可以为云边端提供一体化的应用分发与协同管理,解决边缘侧大规模应用交付、运维、管控的问题。

5.“新基建”加码,工业互联网等标杆应用引领产业融合,“新基建”是十四五规划的重点方向,通过优化算力资源结构,将高频调用、低时延业务需求分配至边缘数据中心,推动5G承载网络的边缘组网建设,为将算力和网络下沉到边缘创造条件。同时,工业互联网、车联网、远程医疗等产业政策明确提及边缘计算,推动关键技术研究、标准体系建设及软硬件产品研发,促进边缘云在典型产业的融合应用。

应用场景

1.视频加速及 AR/VR 渲染

基于移动边缘计算的智能视频加速可以改善移动内容分发效率低下的情况:于无线接入网移动边缘计算服务器部署无线分析应用(Radio Analyticsapplication),为视频服务器提供无线下行接口的实时吞吐量指标,以助力视频服务器做出更为科学的 TCP(传输控制协议)拥塞控制决策,并确保应用层编码能与无线下行链路的预估容量相匹配。另外,由于 AR/VR 信息(用户位置及摄像头视角)是高度本地化的,对这些信息的实时处理最好是在本地(移动边缘计算服务器)进行而不是在云端集中进行,以最大程度地减小 AR 延迟/时延、提高数据处理的精度。

2.车联网(智能交通)

将移动边缘计算技术应用于车联网之后,可以把车联网云下沉至高度分布式部署的移动通信基站。移动边缘计算应用直接从车载应用(APP)及道路传感器实时接收本地化的数据,然后进行分析,并将结论(危害报警信息)以极低延迟传送给临近区域内的其他联网车辆,整个过程可在毫秒级别时间内完成,使驾驶员可以及时做出决策。

3.工业互联网

边缘计算一直与工业控制系统有密切的关系,具备工业互联网接口的工业控制系统本质上就是一种边缘计算设备,解决工业控制高实时性要求与互联网服务质量的不确定性的矛盾。在基础设施层,通过工业无线和有线网络将现场设备以扁平互联的方式联接到工业数据平台中;在数据平台中,根据产线的工艺和工序模型,通过服务组合对现场设备进行动态管理和组合,并与 MES等系统对接。工业 CPS系统能够支撑生产计划灵活适应产线资源的变化,旧的制造设备快速替换与新设备上线。

(物联网)网关服务

采取边缘计算技术,边缘计算汇聚节点将被部署于接近物联网终端设备的位置,提供传感数据分析及低延迟响应。其中边缘计算服务器的计算能力和存储能力可为以下5个方面提供服务:业务的汇聚及分发;设备消息的分析;基于上述分析结果的决策逻辑;数据库登录;对于终端设备的远程控制和接入控制。

市场规模

预计2025年规模将超500亿元,年复合增长率达43.3%,信通院2020年5月调研数据显示,中国企业中仅有不足5%使用了边缘计算,但计划使用的比例高达44.2%。可以见得,虽然边缘云计算尚处在发展的萌芽期,但未来成长空间非常广阔。根据艾瑞咨询测算,2020年中国边缘云计算市场规模为91亿元,其中区域、现场、IoT三类边缘云市场规模分别达到37亿元、38亿元及16亿元。预计到2025年整体边缘云规模将以44.0%的年复合增长率增长至550亿元,其中区域边缘云将凭借互动直播、vCDN、车联网等率先成熟的场景实现增速领跑。2030年,中国边缘云计算市场规模预计达到接近2500亿元,2025年至2030年的年复合增长率相比前五年有所下降,现场边缘云中工业互联网、智慧园区、智慧物流等场景将在这一期间快速走向成熟。

相关上市公司

中兴通讯

中兴通讯面向运营商提供全场景MEC解决方案,打破传统封闭的电信网络架构,将移动接入网与互联网深度融合,在网络边缘满足客户的个性化需求。中兴通讯Common Edge边缘计算解决方案包括MEP能力开放平台、轻量化边缘云及面向边缘的全系列服务器和边缘加速硬件,提供通用硬件、专用集成硬件等多种硬件选择,深度融合OpenStack与Kubernetes,为上层MEC应用提供统一的边缘云管理系统,方便运营商因地制宜部署MEC。

网宿 科技

公司的边缘计算平台以云主机、容器、函数计算和网络四大平台作为技术底座,在边缘计算节点上部署边缘云主机、边缘云容器、边缘云函数、SD-WAN、边缘云安全等基础服务,以及内外部的各类应用模块,结合客户的业务场景及需求,尝试进行解决方案的整合和输出。

初灵信息

公司在 5G、AI 技术高速发展的背景下,持续构建以固移智能连接(5G+Fixed)+数据处理(DPI)+AI 为代表的三大边缘计算核心能力。公司多年深耕企业(行业)智能连接网络、垂直行业边缘应用型 DPI(安全、物联网类)、视频及其他行业(企业)的智能应用等技术,初步构成“云边端”协同的边缘计算生态。在市场端,公司除聚焦传统运营商市场外,积极拓展政企行业和大中企业市场,中标多个项目。公司三季度显示,公司与中国联通就边缘计算展开合作,开展了CUNOS在5G环境下的承载能力测试。

引用内容

1. 研报《中国边缘云计算行业展望报告

2. 研报《边缘计算:算力网络重要环节,产业方兴未艾》

风险提示

1.底层相关技术发展缓慢,边缘计算需求不及预期。

2.5G 进度不达预期。

人工智能边缘计算的国内外现状

该计算的国内外现状如下:1、国内现状:目前国内边缘计算行业还处于期望膨胀期,随着国家不断加快新基建的战略部署,经济社会各领域正逐步向数字化转型升级,涌现出海量边缘数据处理诉求,预测未来3至5年国内边缘计算市场有望比肩大数据市场,到2025年我国超百分之50的企业生成数据将在边缘数据中心处理,至少百分之50新建物联网项目在边缘使用容器进行应用程序生命周期管理,市场规模将达到万亿元级别。 2、国外现状:全球物联网设备连接数持续增长,物联网设备数量的迅猛增长以及其产生的海量数据需要实时的处理和分析,边缘计算将数据处理和存储推向物联网设备的边缘,减少了数据传输延迟和网络拥堵,提供了更高效的物联网服务和应用,全球物联网行业整体呈现爆发式增长态势。


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