Bandbreite, zeitnah und Privatsphäre: der Schub hinter dem Rand der Welle
IDC prognostiziert, dass bis 2020, dass die Welt bis zu 500 Millionen intelligente Geräte müssen auf das Internet zugreifen, über die nächsten 40% der Daten analysiert werden muss, verarbeitet und an den Rändern gespeichert. Dazu gehören intelligente Geräte, Smartphones, persönliche tragbare Geräte, Automobil-, NMR, intelligente Straßenbeleuchtung, Dampferzeuger, Flugzeugmotoren, usw. Kommunikationstechnologien sind von 4G bis 5G, aber die Wachstumsrate Datenwachstum verfolgt wird Netzwerkbandbreite. IDC erwartet, dass bis zum Jahr 2018 40% der Dinge Datenverarbeitung und -analyse an den Rand aufbewahrt werden muss, dann wird es 50% des Internet der Dinge werden mit den Netzwerk-Bandbreite Fragen konfrontiert werden. Herausforderungen und Bandbreite eines explosives Wachstum des Nennwerts von Daten, Intel, dass für mehr Rechen realisieren Kanten.
Zweitens verursacht die Anzahl von intelligenten Geräten Ära der Dinge durch den Anstieg der Konsens von fast allen Branchen, um die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung nach vorne höhere Anforderungen geworden ist, alle Arten von Szenarien setzen zu reagieren sind nicht in der Lage Verzögerung und Verzögerung Network Computing zu tolerieren. Intel ist konzentrieren sich auf der Entwicklung von automatischem Fahren, zum Beispiel, wenn die Kameraidentifikation von der Vorderseite zu dem positiven Fahrzeug-Fußgänger-Fuß, wird die Bilderkennungskamera und das Bild komprimiert ist, und dann an ein Netzwerk übertragen, indem ein Datenzentrum zu analysieren und die entsprechende Bestimmung durchzuführen, ist es auch noch lange nicht vorbei ist, die Beurteilung durch die Ergebnisse brauchen, um erneut an die Front des Fahrzeugs Netzwerk zurückzukehren, entsprechende Bremsbetrieb nehmen. Wenn Sie eine solche geschlossene Schleife folgen, wenn das Auto eine endgültige Entscheidung treffen, haben die unvermeidliche Verlust verursacht.
Darüber hinaus hat der Eigentümer der Daten das Bewusstsein für den Datenschutz nach und nach verbessert, wollen sie nicht Daten in die Cloud laden, dann durch einen Dritten zu teilen, und hoffen, dass diese Daten lokal verarbeitet werden. Daher wird in einigen relativen Datenschutzanforderungen relativ hohe Szenarien erfordern Datenverarbeitung am Rande.
Edge Collaboration, Lastkonsolidierung, künstliche Intelligenz: Intels Sicht auf die Zukunft des Edge Computing
Gegenwärtig finden viele Computerprozesse im Backend-Datenzentrum statt.Intel glaubt, dass die Anwendung des Internets der Dinge Ende-zu-Ende-Fähigkeiten erfordern muss.Mehr und mehr Anwendungen werden an das Front-End zur Verarbeitung geschoben.Anschließend kann Edge-Computing gemildert werden Die einzigartigen Vorteile von Bandbreiten-Druck, rechtzeitiger Reaktion und Schutz der Privatsphäre spielen eine entscheidende Rolle.
Dies bedeutet jedoch nicht, dass Intel glaubt, dass Edge Computing das Cloud Computing ablösen wird, da beide einen komplementären und koordinierten Entwicklungsstatus aufweisen: Mit steigendem Datenvolumen wird die Last des Cloud Computing steigen und wenn Sie eine nachhaltige Entwicklung erreichen wollen, müssen Sie Die Edge-Layer "bietet eine helfende Hand" für die Daten-Preprocessing, während Cloud-Computing in vielen Anwendungsszenarien hoch stehen und Daten sammeln kann, um umfassende Anwendungen zu erreichen, beispielsweise in der Transportindustrie können Kameras Die eingefangene Flugbahn des Fahrzeugs ist begrenzt, es kann nur eine Kreuzung oder ein Bereich beobachtet werden Wenn Sie die Flugbahn eines Autos vollständig überprüfen wollen, muss es in der Wolke durch verschiedene Kameras verbunden sein, und es wird in einem Panorama-Datensatz zusammengefasst.
Darüber hinaus gewinnt Intel einen Einblick in die anderen wichtigen Entwicklungen im Bereich Edge Computing: Mit der steigenden Nachfrage nach Edge Computing durch künstliche Intelligenz wird die Workload-Konsolidierung zum allgemeinen Trend: Die Workload-Integration ist die Integration von Edge Computing in die Zentrale Server, wodurch die Servicekosten reduziert und die Recheneffizienz verbessert werden Edge-Ends können durch Last-Integration zu Datenknoten aggregiert werden, und sie sind auch Kontrollzentren.Es kann gesagt werden, dass künstliche Intelligenz auch eine Rolle von Nutzen und Zurückfüttern spielt.Einerseits künstliche Intelligenz Die Entwicklung einer großen Datenmenge ist untrennbar mit dem Training massiver Daten verbunden.Viele Anwendungsszenarien von Edge Computing stellen ein gutes Unterfangen für künstliche Intelligenz dar. Umgekehrt kann künstliche Intelligenz auch ihre Vorteile voll ausspielen, kontinuierlich Datenpotenziale erschließen, Datenwerte freisetzen und den Vorsprung weiter fördern. Berechnungen gehen voran.
Mit dem Trend der Datenflut beschleunigt der zunehmende Einsatz von Edge Computing den Prozess des Internets der Dinge.Wie Edge Computing effektiver fördern kann, erfasst Intel zwei wichtige Entwicklungsrichtungen der Kantenkoordination und der Lasteinbindung.Zudem bringt Intel künstliche Intelligenz an den Rand, um Datenwerte freizugeben. Es bietet auch neue Möglichkeiten für Edge Computing.