一文看懂为什么边缘计算是必然的
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• 容量——如果将大量连接设备产生的越来越多的 数据传输到位置较为集中的云服务上，需要超大带宽和回传容量。而边缘计算和本地数据处理可以减少需要传输的数据量。 • 成本——就带宽问题而言，远距离传输大量数据也会产生成本。此外，很多设备产生的大量数据可能无关业务，因此不需要传输到中央处理。 • 分析——数据是数字经济的基础资产。要具备将数据转换为实时（或近实时）分析和操作的能力，GSMA 智库预测，截止 2025 年底，全球将有约 90 亿移动连接（手机和仅支持数据业务的终端）以及近 250 亿 IoT 连接（蜂窝和非蜂窝业务）。 • 安全——许多公司可能不希望敏感数据离开现场 或自有服务器。围绕数据隐私的国家法律法规也是一个影响因素。 • 时延——虽然 5G 比 4G 时延更低，但要在远距离和多跳网络中实现极低时延会很困难。 • 弹性——边缘计算能比集中模式提供更多的通信路径。这种分布可以更好地保障数据通信的弹性。 2017 年，MEC 的定义被修正为“Multi Access Edge Computing”，这反映的一个事实是，边缘部署实际上可以利用包括固网在内的一系列接入技术。但边缘应用的前景并不仅限于未来 5G 的发展。 MEC使网络功能更靠近最终用户，使运营商能够将网络逐渐开放给第三方，使企业可以在智能工厂、智慧港口、智慧医院等场所构建专网环境。这些业务场景通常涉及多种应用，要求网络在边缘位置提供超低时 延和强大的处理、计算和存储能力。数据无需回传至网络中心，而是在本地完成处理、存储和下发。5G MEC 技术还支持连接和计算集成，提高与最终用户的交互效率。 与完全基于云的传统模式相比，边缘系统架构将存储、计算、处理和组网等云功能推近生成或使用数据 的设备。对于移动网络来说，“接近”是一个相对概念，它可以是比较近的位置（即在传输网中），也可 以是客户所处的位置（无论在用户设备内部还是在用户驻地）。 （编辑：焦作站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
