미국의 AT & T Labs는 조용히 '에지 컴퓨터'에 대한 개념을 정의하고 있으며 장래에는 클라우드와 모바일 시스템의 설계에 장기적으로 영향을 미치는 배포를 서서히 추진하고 있습니다. 컴퓨팅은 대기 시간이 짧은 서비스를 제공하기 위해 네트워크 주변에 배치 된 서버 및 스토리지 시스템의 클러스터링으로 정의되며, 애플리케이션 및 요구 사항에 따라 크기와 위치가 다른 시스템이 널리 보급 될 것으로 예측됩니다.
미국 실리콘 밸리, 알리시아 아벨라, AT & T 연구소의 수석 이사에서 최근 개최 된 총회에서 안개 세계 총회 기조 연설에서 말했다 : '에지 컴퓨팅은 우리가 다음 단계로 네트워크가 완전히 효과적으로 만들기, 우리는 바쁜 건물 에지 컴퓨팅 아키텍처 점이다,'그녀 그는 말했다 : '우리는 건물의 가장자리뿐만 아니라 위치의 배치가 우리의 스펙트럼 어디 우리가 위치를 최적화하는 방법을 개발의 필요에 따라 데이터 센터를 이동하는 고객의 위치의 본사에있는 컴퓨팅 노드를 배포 할. '
에지 시스템은 AT & T가 핵심 네트워크에서 전송 및 제공 할 수있는 데이터 양을 줄이는 것을 목표로 다양한 목적으로 사용 가능하며 기존 서비스의 품질을 향상시키고 새로운 서비스를 창출 할 것으로 기대됩니다. 그래픽 프로세서 (GPU), FPGA 또는 기타 가속기 솔루션을 사용할 수있는 카메라 보전을위한 비디오 분석이며이 도시에 배포됩니다.
더 어려운 도전 과제는 오토 파일럿 차량을 지원하는 작업입니다. 이러한 응용 프로그램은 도로변 인프라에 상당한 투자가 필요하며 현재 투자 수익이 확실하지 않기 때문에 Abella는 AT & T의 현재 네트워크에는 1,200 만 대의 스마트 카가 있으며 분기당 100 만명의 비율로 성장하고 있습니다.
AT & T는 스마트 차량이 에지 컴퓨팅이 지원할 수있는 유스 케이스 중 하나라고 말합니다 (출처 : AT & T)
중소 GPU 가속기 프로그램 찾기
서로 다른 에지 시스템이 AT & T 코어 네트워크에 여러 당사자들에 의해 연결될 것이며, 일부는 1 또는 2 개의 컴퓨팅 랙을 사용하고, 다른 하나는 더 클 수 있으며, Abella는 지금까지 하드웨어의 문제에 직면 해 있다고 말했다 이러한 프로그램은 대개 크기가 크고 고전력 버전이기 때문에 GPU 가속기의 중간 및 작은 버전을 찾는 것입니다.
AT & T의 초기 프로토 타입은 카메라를 자동차에 넣고 Raspberry Pi 개발 보드로 제어하고 원격 모니터로 전송하는 것이 었습니다. Abella는 다음과 같이 말했습니다 : '에지 컴퓨팅 시스템의 크기는 가능한 한 작을 수 있습니다 실제 상황은 우리가 그 중 일부를 워크 인 옷장으로 예견했다는 것입니다 ... 이제 우리는이 시스템을 배치하는 전술에 대해서만 생각하기 시작했습니다. "
AT & T는 자사의 에지 컴퓨팅 시스템 아키텍처 (AT & T 출처)에 대한 기술 세부 사항이나 일정을 제공하지 않았습니다.
이러한 시스템이 배치되면 모바일 시스템에 중대한 영향을 미칠 수 있으며, 모바일 장치는 배터리 전력을 절약하기 위해 에지 컴퓨팅 시스템과 업무의 일부를 공유 할 수 있으며 Abella는 '새로운 세대의 모바일 장치를 상상해보십시오. 움직이는 에지 연산을 사용하는 컴퓨터, AR / VR 장치에 묶일 필요가 있으며 가장자리에 신호 처리를 할 수있는 방법이 있습니다. "
AT & T의 궁극적 인 목표는 개발자에게 애플리케이션을 작성할 수있는 기능을 제공하는 에지 컴퓨팅을위한 소프트웨어 플랫폼을 정의하는 것이지만,이 개념은 이제 막 부상하고 있으며 2020 년까지 실현되지 않을 수 있습니다. Abella는 장기적으로 볼 때, 외계 인텔리전스 검색을 위해 가정용 PC를 사용하는 SETI @ home과 같은 "컴퓨팅 크라우드 소싱 (crowdsourcing of compute)"프로젝트는 참가자들에게 비트 코 인형 보상에 액세스 할 수 있도록 구현 될 수 있습니다.
포그 월드 콩그레스 (Fog World Congress)는 에지 컴퓨팅, 컴퓨팅 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 다양한 분야의 전문가를 모았습니다.이 회의에서 일부 공급 업체는 에지 컴퓨팅 배포를위한 소형화 된 강력한 게이트웨이 및 산업용 서버를 선보였습니다 .
컴파일 : Judith Cheng