文章编号：25012 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-05-29 21:04:57 / 浏览：次

随着移动设备和物联网设备的数量急剧增加，边缘计算作为一个新的计算范式应运而生。边缘计算将计算资源和服务从云端部署到更靠近用户的位置，从而降低延迟、提高吞吐量和可靠性。

边缘计算中数据中心能效的重要性

边缘计算数据中心的能效对于满足分散式计算需求至关重要。以下原因：

• 边缘设备数量激增：随着边缘设备数量的增加，对计算资源的需求也会增加。这将给边缘计算数据中心的能效带来巨大挑战。
• 地理分布广泛：边缘计算数据中心通常部署在广泛的地理区域，距离用户更近。这增加了能耗，因为数据必须在多个位置传输和处理。
• 间歇性连接：边缘设备通常具有间歇性连接，这会给数据中心能效带来挑战。因为数据必须在设备在线时传输和处理，这会导致峰值负载和能耗。

提高边缘计算数据中心能效的策略

以下策略可用于提高边缘计算数据中心能效：

1. 利用可再生能源

使用可再生能源，如太阳能和风能，可以为边缘计算数据中心供电，从而减少碳足迹和成本。边缘设备可以安装小型太阳能电池板或风力涡轮机，以利用当地可再生能源。

2. 优化服务器利用率

通过虚拟化和容器化等技术，可以优化服务器利用率。这可以减少功耗，并使数据中心在峰值负载时始终保持最佳状态。

3. 使用能效服务器和网络设备

选择具有高能效评级的服务器和网络设备可以显着降低边缘计算数据中心的功耗。寻找符合能源之星或类似标准的设备。

4. 实施节能冷却策略

冷却是边缘计算数据中心的主要能耗因素之一。通过使用高效冷却系统，如液体冷却或风扇墙，可以降低冷却功耗。

5. 利用边缘计算卸载

边缘计算卸载涉及将计算任务从移动设备或物联网设备卸载到边缘计算数据中心。这可以减少终端设备的功耗，从而提高整体能效。

结论

随着边缘计算的不断发展，确保数据中心能效至关重要。通过实施本文讨论的策略，边缘计算数据中心可以满足分散式计算的需求，同时最大限度地降低能耗和成本。

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边缘计算卸载是什么意思？

边缘计算是一种将计算任务从集中式数据中心向网络边缘分发的计算模式。 它的目标是减少网络延迟和数据传输，提高响应速度。 在边缘计算中，设备和传感器可以进行本地计算和数据分析，而不需要等待从远程数据中心获取反馈，从而提高了效率和可靠性。 卸载计算是指将本来需要在计算节点中完成的一部分或全部工作卸载到其他设备上完成，以减轻计算节点的负载。 在边缘计算环境中，卸载计算可以使设备在不额外增加本地计算能力的情况下，使用云端的强大计算能力来完成运算。 这不仅可以减轻设备的计算负荷，还能够减少设备能耗，延长设备寿命。 随着5G等通信技术和物联网技术的不断发展，边缘计算技术将会越来越受到关注和重视。 卸载计算作为边缘计算应用的重要组成部分，也将会得到更广泛的应用。 未来，卸载计算将会成为实现智能交通、智能医疗等各种应用场景的关键技术之一。 随着技术的不断发展，我们有理由相信，卸载计算的发展前景将会十分广阔。

通俗讲解边缘计算

通俗讲解边缘计算随着物联网越来越火，同时伴随着物联网而来的，就是各种概念和各种技术，其中一个就是边缘计算，当然还有雾计算。 其实边缘计算和雾计算都差不多，雾计算只是和云计算是相对的。 只是叫边缘计算呢，比较高大上吧。 下面我们要通俗地讲一讲边缘计算。 为什么要通俗的讲呢，怕如果不通俗，你听不明白。 新的东西在出来的时候，往往是需要一个接纳和理解的过程。 就像以前互联网刚出来的时候，很多人都不知道互联网，于是就得慢慢科普，让大家慢慢接受和理解呀。 谁现在还解释什么是互联网呀。 而边缘计算也有一段时间了，只是随着物联网的发展，边缘计算的概念也开始流行起来。 我们先看一段非通俗的介绍边缘计算的概念：边缘计算，是一种分散式运算的架构。 在这种架构下，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。 或者说，边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。 边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。 以上是我从网络文章摘抄的一段对于边缘计算的解释。 整个解释基本都是专业术语，搞工控的你，看完这段话，你来告诉我什么是边缘计算。 作为一名参与研发产品边缘计算的程序员，我决定写一篇文章来通俗讲解一下这个边缘计算。 首先，我要举一个不太恰当的例子。 比如有一款APP，用户在使用这款APP的时候，就会收集用户的信息，比如收集这个用户的年龄，性别，手机号，地址位置，搜索记录等等信息，而收集这些信息主要是更好地分析这个用户的行为和感兴趣的东西，比如车，房子，书，美食等什么感兴趣。 然后更为准确地为其投放内容及广告。 这个是很常见的一个功能，但是就是这样一个功能，怎么和边缘计算挂钩呢。 在边缘计算之前，就是云计算了。 如果是使用云计算，这款APP的行为是这样的： APP收集到信息后，把所有的基本信息，上传到服务器中，然后由服务器来执行算法，计算和识别出用户的兴趣爱好，甚至可能推算出这个用户的消费能力。 然后服务器就可以根据这个推算出来的结果，为用户投放其感兴趣的内容和广告。 如果是使用边缘计算，这款APP的行为就是这样： APP收集了信息后，不上传到服务器中。 然后由APP自己计算和识别出这个用户的兴趣和爱好，也可以推算出这个用户的消费能力，也就是服务器的计算功能，直接由APP来完成。 然后服务器只需要问一下APP,哪个用户是有可能是年薪百万的，哪个用户是单身的。 APP只需要告诉服务器说，这个一路向东用户很帅，而且还单身，喜欢旅游，写诗，可以为其投放相亲美女内容。 就这样，整个过程并没有服务器参与计算，服务器也没有参与收集信息。 因为这个信息在APP本身收集和计算，并没有进行上传，所以也没有涉及信息收集。 而，这就是边缘计算。 也就是以前由服务器作计算的部分，现在改由信息采集的设备直接计算了，再把计算的结果，直接输出到服务器中。 服务器只要结果，并不需要过程的数据。 下面我们就以回答问题的形式来通俗的聊一聊这个边缘计算吧。 所以，什么是边缘计算呢。 边缘计算，说白了，就是（服务器）云计算懒得算了，就这点数据，你在数据采集的时候，顺便自己算得了，什么都丢到服务器来算，很累的。 于是，边缘计算就这么来了。 那么，工控领域行业中使用到边缘计算的都有哪呢 这个就太多了。 随着很多PLC，控制器和触摸屏等都开始接入到物联网中，每个设备需要采集的信息不一样，有温度，湿度，产量，生产数据，运行状态等。 而不同行业的参数指标，性能数据都不一样，这很难在服务器通过云计算来形成一套标准，这使得PLC，控制器等，都会用到边缘计算。 为什么以前的DTU，或者物联模块等不流行边缘计算，现在开始流行了呢。 因为现在的IoT使用的模块或者芯片的处理能力也越来越高，资源也比较丰富，随着一些芯片成本的下降，以及开发模式的简化，使得一些芯片或模块在处理基本的数据采集功能后，仍存在资源过剩及功能利用率低的情况，也就是一个100%的芯片或模块，你只使用了10%的来采集数据，那还有90%你可以用来作计算那么，使用边缘计算的优势在哪里呢。 1 可以使得设备的支持数量提升几个数量级。 比如一个服务器有点血。 而接入一个设备，就要消耗1点血，如果再对这个设备进行数据分析，需要消耗9点血。 也就是接入并计算一个设备就需要10点血。 那么这个服务器最多只能接入1000个设备就挂了。 如果服务器只负责接入设备，不进行计算和分析，那么接入一个设备，消耗1点血，由设备自己进行数据计算和分析，再输出结果。 这时候服务器就可以接入个设备了。 没有使用边缘计算，服务器可以接1000个设备。 如果使用了边缘计算，服务器可以接个设备。 提升了一个数量级。 而对于一些复杂的设备，特别是一些工厂，现场作业等需要数据量多的，如果使用了边缘计算来给服务器节省空间和资源，这个优势更能体现出来了。 2 让计算变得更为灵活和可控前面说到，接入设备的服务器很难做到统一的计算分析标准，因为物联网可是一个万物接入的网络，每一个设备采集的数据不一样。 如果使用了边缘计算，就可以单独针对每一个设备进行相应的计算和分析。 当然，如果相同的设备或者相同参数的，可以进行复制使用同一套计算标准或算法。 如果将计算脚本开放出来给用户，用户就可以自定义去添加自己的计算公式和行为。 边缘计算的模式和拓扑结构是什么样的呢。 比如要在一套数据采集系统里，以一个云服务器为中心，移动客户端，PC客户端或第三方接口等接入到云服务器获取数据，而数据采集方呢，由数据采集模块来连接到云服务中。 数据采集模块可以采集PLC，变频器，智能仪表等，将数据上传到云服务器中，由服务器进行数据分析和计算，然后PC或移动客户端，第三方接口就可以获取数据分析的结果。 但是这种情况下，随着设备的接入越来越多，云服务器的负担也会越来越重，而且接入的PLC，控制器等的种类也越来越多，原来的云服务数据计算模式难以满足越来越复杂的应用。 这时候边缘计算就应运而生了。 在原拓扑结构不变的情况，可无缝引入边缘计算。 在数据采集模块端开放边缘计算功能，将复杂的计算，策略，规则等，由数据采集模块进行运算，得到输出结果后，只需要将结果上传到云服务中。 再由PC客户端，移动客户端及第三方接口从云服务获取。 比如数据采集模块需要采集一个电表，电表能采集的数据有电流，电压，偏偏没有功率。 当然现在的电表采集不到功率很少了，只是举例。 那怎么办呢，偏偏客户很想看到功率。 那在没有边缘计算的时候，为了要看到功率，只好在云服务里，增加一定的计算规则，将采集到的电流和电压通过计算得到功率。 如果有1000个电表，云服务器就要对这1000个电表进行计算。 这就增加了云服务器的工作量和负担了。 如果有了边缘计算，那么在数据采集模块，就可以添加计算功能，直接将采集的电流和电压通过计算得到功率，只需要把功率上传给服务器就可以了。 这样，即便有个电表，云服务也毫无计算压力，因为它并不需要计算。 这就是通俗的讲一讲边缘计算。

如何理解边缘计算？

边缘计算是一种分布式计算架构，其基本思想是将计算和数据处理推向网络边缘，即在数据产生的地方或离数据产生地方最近的设备上进行计算和数据处理，以提高响应速度、降低延迟和减轻云计算中心的压力。 边缘计算的本质是将数据处理从云端转移到离用户更近的边缘设备上，这些设备可以是智能手机、传感器、智能家居等智能设备。 边缘计算的实现需要依赖各种技术，包括网络连接技术、计算和存储技术、安全和隐私保护技术等。 边缘计算的主要目标是实现低延迟、高可靠性和高效性，以满足实时计算和处理需求，同时减少数据在传输过程中的安全风险。 边缘计算的应用场景非常广泛，包括智能交通、智能制造、智能家居、物联网、机器人等领域。 边缘计算在这些领域中能够实现快速响应、实时数据分析和决策、降低延迟和提高网络安全性，从而有望推动各种行业的数字化转型和智能化发展。

什么是边缘计算，为什么现在这么火

什么是边缘计算？

边缘计算是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，充分利用整个路径上各种设备的处理能力，就地存储处理隐私和冗余数据，降低网络带宽占用，提高系统实时性和可用性，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私等方面的关键需求。

通俗来说，边缘计算就是将云端的计算存储能力下沉到网络边缘，用分布式的计算与存储在本地直接处理或解决特定的业务需求 ，用以满足不 断出现的新业态对于网络高带宽、低延迟的硬性要求。

为什么这么火？

就目前来说，5G将普及，而目前也没有出现与5G有关的“杀手级”应用，但回看主流的三个应用场景，每一个都产生海量的数据，且或多或少都对低时延有要求。

借助边缘的发展，原本需要在云端运行的人工智能技术可以由此下行到边缘端，创造更大的应用价值。

mec产品的关键ct能力

MEC产品的关键CT能力 MEC（多边云计算）是一种新兴的云计算技术，它可以让更多的计算能力移动到边缘（edge）设备上，从而减少数据中心的负担，提高网络效率和服务质量。 但是，要实现真正的MEC，需要具备一些关键的CT（计算能力）能力。 本文将介绍MEC产品的几个关键CT能力。 1.计算卸载能力 计算卸载（offload）是一种将计算任务从主机（host）迁移到边缘设备（如路由器、基站等）的技术。 通过计算卸载，可以减轻主机的负担，提高网络的吞吐量和响应速度。 但是，计算卸载需要MEC产品具备以下能力：支持多种计算任务的卸载，如加密、解密、压缩、解压、数据转换等；支持不同的协议和API，以便上层应用程序能够无缝地与MEC互动；提供安全的卸载机制，防止数据泄露和攻击。 2.弹性资源调度能力 由于MEC环境中资源的分布不均，各个边缘设备的计算能力和存储容量不同，因此，需要MEC产品具备一定的弹性资源调度能力，以便灵活地配置和管理各种资源，从而满足不同应用的需求。 具体来说，MEC产品需要具备以下能力：通过自动化和智能化的方式，实现资源的动态调度和迁移，以应对不同负载和故障场景；支持主动和被动的资源管理方式，以满足不同用户的需求和偏好；提供可靠的资源保障和监管机制，以保证服务的稳定性和安全性。 3.本地缓存能力 网络延迟和带宽瓶颈是影响网络性能和用户体验的两个主要因素之一。 为了减少网络延迟和带宽消耗，MEC产品需要具备一定的本地缓存能力，以将一些热门、频繁访问的数据存储在边缘设备上，从而加速数据的访问和传输。 具体来说，MEC产品需要具备以下能力：支持不同类型的缓存策略和机制，如LFU（最久未访问）、LRU（最近最少使用）、FIFO（先进先出）等；提供灵活的缓存配置和管理方式，以应对不同应用和场景；默认提供安全的缓存保护和清除机制，以防止数据泄露和被恶意利用。 4.边缘数据分析能力 边缘数据分析是指将数据处理和分析移动到边缘设备上，以减少数据传输和存储成本，提高数据处理效率和安全性。 MEC产品需要具备一定的边缘数据分析能力，以支持各种数据分析和挖掘应用。 具体来说，MEC产品需要具备以下能力：支持不同类型的数据分析和挖掘算法，如机器学习、深度学习、自然语言处理等；提供高效和准确的数据采集、存储和处理机制，以应对不同数据量和类型；支持实时和离线的数据分析方式，以满足不同应用和场景需求。 结论 本文介绍了MEC产品的关键CT能力，包括计算卸载能力、弹性资源调度能力、本地缓存能力和边缘数据分析能力。 这些能力是实现MEC的关键技术，可以提高网络效率、降低成本、提高服务质量，从而推动数字化转型和智慧城市的发展。

简述边缘计算卸载中的单点卸载与多点卸载的异同

单点卸载和多点卸载都是边缘计算卸载中的两种方式，它们的主要区别在于卸载的节点数量不同。 单点卸载是指将计算任务卸载到一个特定的节点上，而多点卸载则是指将计算任务卸载到多个节点上。 单点卸载的优势在于可以充分利用单个节点的计算资源，提高计算效率，但缺点在于如果该节点出现故障，整个计算任务就会受到影响，导致计算中断。 多点卸载则可以分散计算任务，减少对单个节点的依赖，提高系统的可靠性和稳定性，但缺点在于需要较多的节点来支持多点卸载，增加了系统的复杂性和成本。 综上所述，单点卸载和多点卸载各有优缺点，在实际应用中需要根据具体情况进行选择。 如果需要提高计算效率和系统响应速度，可以采用单点卸载；如果需要提高系统的可靠性和稳定性，可以采用多点卸载。

边缘计算有什么特点？

边缘计算有以下的六大特点：第一，去中心化边缘计算就是让网络、计算、存储、应用从“中心”向边缘分发，以就近提供智能边缘服务。 第二，非寡头化边缘计算是互联网、移动互联网、物联网、工业互联网、电子、AI、IT、云计算、硬件设备、运营商等诸多领域的“十字入口”，一方面参与的各类厂商众多，另一方面“去中心化”在产品逻辑底层，就一定程度上通向了“非寡头化”。 第三，万物边缘化边缘计算和早年的IT、互联网，如今的云计算、移动互联网，以及未来的人工智能一样，具备普遍性和普适性。 第四，安全化在边缘计算出现之前，用户的大部分数据都要上传至数据中心，在这一上传的过程中，用户的数据尤其是隐私数据，比如个体标签数据、银行账户密码、电商平台消费数据、搜索记录、甚至智能摄像头等等，就存在着泄露的风险。 而边缘计算因为很多情况下，不要再把数据上传到数据中心，而是在边缘近端就可以处理，因此也从源头有效解除了类似的风险。 第五，实时化随着工业互联网、自动驾驶、智能家居、智能交通、智慧城市等各种场景的日益普及，这些场景下的应用对计算、网络传输、用户交互等的速度和效率要求也越来越高。 以自动驾驶为例，在这些方面，几乎是要求秒级甚至是毫秒级的速度。 爱陆通的具有边缘计算技术的工业网关可以更好地进行数据传输。 第六，绿色化数据是在近端处理，因此在网络传输、中心运算、中心存储、回传等各个环节，都能节省大量的服务器、带宽、电量乃至物理空间等诸多成本，从而实现低成本化、绿色化。

边缘计算 通俗解释

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算范式，它将数据处理和计算任务从云端（数据中心）转移到网络边缘的设备上。简单来说，边缘计算就是在靠近数据产生源的地方进行数据处理和分析。

通俗地讲，边缘计算就像把数据处理任务从一个远程大脑（云端数据中心）移到离你更近的小脑（边缘设备，如手机、智能家居设备等）。这样做的好处有以下几点：

边缘计算卸载技术分类

具体如下。 Cloudlet：它们是资源丰富的服务器亦或是位于移动终端设备单跳附近的服务器集群。 Cloudlet重用现代云计算技术，例如基于虚拟机（Vi微型数据中心：微型数据中心是指地理分布的小型数据中心，它们只拥有少量或者中等数量的服务器．通过在世界各地的战略位置部署大量的微型数据中心，基站：LTE（LongtermEvolution，长期演进技术）和5G等技术的发展推动了基站的发展，而基站是边缘节点的优质选择。 其他节点类型：在边缘计算的新范式中，移动终端设备既可以成为资源需求方也可以成为资源的提供者，再结合理论。 边缘运算（英语：Edgecomputing），又译为边缘计算，是一种分散式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。 边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。 边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。 在这种架构下，资料的分析与知识的产生，更接近于数据资料的来源，因此更适合处理大数据。

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