Google, Amazon ve Ali oyuna girdiler. Uç bilişimin potansiyeli nedir?
Resim kaynağı: Visual China
Titanium Media Not: Kısa bir süre önce CBinsights, bir uç hesaplama raporu yayınladı.Yazar, bazı derleme ve sıralama çalışmaları yaptı ve bazı yeni endüstri eğilimleri ekledi.Aynı zamanda, yazarın bazı düşünceleri var, makale | Zhao Saipo.
Edge bilişimin arka planı
Uzun yıllar boyunca, teknoloji endüstrisinde "büyük veri" olan popüler bir terim olmuştur. İngiliz dünyasında da büyük veriler hakkında kaba ama doğru bir analoji var:
büyük veri genç seks gibidir;
herkes bunun hakkında konuşuyor
kimse nasıl yapılacağını gerçekten bilmiyor
Herkes başkalarının bunu yaptığını düşünüyor
bu yüzden herkes yaptıklarını iddia ediyor ...
Teknolojik gelişme perspektifinden bakıldığında, bu alay konusu hala büyük verilerin nasıl ele alınacağına dair kavrayış ve kafa karışıklığıdır. Aslında, Amazon 2006'da ilk bulut hizmetini başlattığında, tüm dünya verilerle çevrili değildi. Bir yıl sonra, iPhone'un ortaya çıkması ve ardından Android cep telefonu "ordusunun" yükselişiyle birlikte, bu mobil cihazlar tarafından büyük gruplar halinde veri üretildi, ardından IoT, bağlı arabalar ve akıllı hoparlörler gibi tüketici pazarlarındaki ürünler ve tabii ki farklı dikeyler Buradaki endüstriyel sınıf uygulamalar daha çeşitli veri üreticileri haline geldi.
Bu büyük miktardaki veriler sürekli olarak üretilir ve ardından farklı şirketler ve geliştiriciler basit veya karmaşık süreçlerle verileri genel bulut veri ambarına taşır. Ardından, bu şirketler ve geliştiriciler bulut hizmeti sağlayıcılarını kullanır. Amazon, Microsoft, Alibaba Cloud, Google - "içgörü" bulmak için çeşitli veri analizi ve madencilik araçları sağlar.
Bir anlamda, Mobil İnternet, büyük veri sürecini hızlandırdı ve büyük veri, bulut bilişimin gelişimini teşvik etti , Son on yıldaki teknolojik gelişim tarihi, mobil internet, büyük veri ve bulut bilişim birlikte güçlü bir darbe yazdı.
CBinsights veritabanında, küresel IoT pazarının 2019'da 1,7 trilyon ABD dolarına ulaşması bekleniyor. Bu devasa pazar büyüklüğü aynı zamanda işlenecek çok büyük miktarda veri olacağı anlamına geliyor ve bu da bulut bilişim şirketlerinin gelişimini daha da teşvik edecek. Aşağıdaki rakam bulut bilişimle ilgili. Haber ateşi.
Ayrıca, bulut bilişim şirketleri, özellikle genel buluta odaklanan şirketler de hızlı gelişme çizgisine girmişlerdir.Aşağıdaki şekil, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki üç büyük genel bulut şirketinin son iki yılda müşteri büyümesini göstermektedir.
Bununla birlikte, veri miktarı artmaya ve veri işleme gereksinimlerini çeşitlendirmeye devam ettikçe, bulut tabanlı büyük veri işleme birçok zorlukla karşı karşıyadır.
Örnek olarak mevcut kendi kendine giden arabayı ele alalım. Ürün formu perspektifinden, sürücüsüz araba daha çok bir "mobil veri merkezi" gibidir. Çok sayıda sensörle donatılmış olan araç, sürekli olarak veri oluşturmak için çevredeki ortamı her zaman ve her yerde algılar. Otomobilin, araç sürme süreci için talimatlar oluşturmak üzere bu verileri gerçek zamanlı olarak işlemesi gerekir.
Örneğin, araç sağ tarafta bir trafik akışı olduğunu algıladığında, hızı ve mesafeyi (sağ, sol, ön ve arka dahil) gerçek zamanlı olarak hesaplaması ve ardından talimatlar yayınlaması veya yavaşlaması veya birleşmesi gerekir. Bir dizi karmaşık hesaplama işlemi gerçek zamanlı olmalı ve ayrıca düşük gecikme süresi gerektirmelidir. Şu anda, veriler bulut sunucusunda işleniyorsa, veri aktarım sürecindeki herhangi bir gecikme bir araba kazasına neden olabilir.
Bunun gibi veri işleme ihtiyaçları gittikçe artıyor.Örneğin, sıradan insan bireyler tarafından her gün üretilen veri miktarı da endişe verici bir oranda artıyor. 2020 yılına kadar sıradan insanların günde ortalama 1,5 GB veri oluşturacağı tahmin edilmektedir.Bu veriler akıllı saatler ve bilezikler tarafından toplanan egzersiz verilerinden, akıllı telefonlar tarafından toplanan trafik verilerinden ve web sayfalarınızda, sosyal medyada vb. Gezinirken oluşturulan çerezlerden gelebilir. Veriler vb.
Yeni veri gereksinimleri de yeni teknoloji / iş modellerini doğurdu: Bu, geçen bir veya iki yıldaki "Edge computing" in arka planını oluşturuyor.
Edge bilişimin avantajları
Uç hesaplamanın geliştirilmesinde, "sis hesaplama" denen başka bir kavram daha var.
Bu iki kavramın karıştırılması kolaydır. "Sis bilişim", aygıtın ağ geçidindeki verilerin işlenmesine daha fazla önem verir. Veriler aygıtın ağ geçidine "sis hesaplama" tarafından toplanır ve daha sonra işlenir, depolanır ve veriye ihtiyaç duyan aygıtta kullanılır.
Edge computing, "uç" a daha fazla vurgu yaparken, yani veri oluşturma cihazının sonuna daha yakınken, "sis bilişim" bulut bilişim ve uç bilişim arasındadır.
Bu aynı zamanda uç bilişimin, biri daha gerçek zamanlı ve daha hızlı veri işleme yetenekleri olan birçok "doğuştan gelen avantajlara" sahip olduğu anlamına gelir. Ara iletim süreci kısaldıkça, veri işleme hızı da daha hızlıdır.
İkincisi, maliyet daha düşüktür. Edge computing tarafından işlenen veriler, veri hesaplama ve depolama açısından maliyet avantajları olan "küçük verilerdir".
Üçüncüsü, daha düşük ağ bant genişliği gereksinimleri. Ağa bağlı cihazların artmasıyla birlikte ağ iletimi üzerindeki baskı artacaktır.Edge bilişim sürecinde bulut sunucuları ile çok fazla veri alışverişi olmadığı için çok fazla ağ bant genişliğine sahip olmasına gerek kalmaz;
Dördüncüsü, uygulamaların verimliliğini artırın. Yukarıdaki üç avantajı birleştirerek, veri işleme daha hızlı, ağ iletim basıncı daha az ve maliyet daha düşük olduğunda, uygulamanın verimliliği büyük ölçüde artacaktır.
Beşincisi, uç bilgi işlem, veri gizliliği korumasını daha operasyonel hale getiriyor; bu, AB'nin bu yıl Mayıs ayında tarihteki en katı veri koruma yasasını geçmesinden sonra büyük önem taşıyor. Veri toplama ve hesaplama yerel tabanlı olduğundan, veriler artık buluta iletilmez, bu nedenle önemli hassas bilgiler ağ olmadan iletilebilir ve bu da iletim sırasında sızıntıyı etkili bir şekilde önleyebilir.
Edge bilişim oyuncuları
Aşağıdaki şekilde, uç bilişimin haber ilgisinin 2017'den bu yana gittikçe arttığını göreceksiniz.
Uç bilişimdeki bazı önemli oyuncular aynı zamanda genel bulutun devleridir.Amazon, Microsoft ve Google'ın kendi düzenleri vardır.
Amazon, Amazon AWS hizmetlerini uç cihazlara dağıtabilen bir ürün olan AWS Greengrass'ı 2017'de piyasaya sürdü. Yetkililer, Greengrass aracılığıyla yerel veri toplama ve işlemenin gerçekleştirilebileceğini ve bulutun verileri yönetmeye devam edebileceğini söylüyor.
Microsoft, 2018'deki Build konferansında edge computing'i birinci öncelik haline getirdi. Mayıs üye haber bülteninde bir analiz yaptım:
... Microsoft'un hedefi, yapay zekanın çeşitli yeteneklerini bir "bulut uçlu" işbirliğine dayalı ürün kanalı oluşturarak çeşitli ürünlere ihraç etmektir.Örneğin, bu yılın teması uç bilişim.
Bu amaçla Microsoft, edge computing alanında çalışmalarına devam ediyor. Bulut ve IoT cihazlarını birbirine bağlayan bir geliştirme çerçevesi olan açık kaynaklı Azure IoT Edge Runtime. Bu çerçeve aracılığıyla geliştiriciler, cihaz tarafında makine öğrenimi yeteneklerine sahip uygulamaları doğrudan geliştirebilirler.Örneğin, ilk grup ortaklar arasındaki DJI, dronların yerel görüntü tanıma işlevini gerçekleştirmek için bu çerçeveyi kullanır.
Aynı zamanda Microsoft, Qualcomm'u kendi kampına da getirdi.İşbirliğinin temel amacı, aynı zamanda, mobil terminal cihazlarında görüntü işleme yeteneklerini hızlı bir şekilde oluşturmak için görüş alanında uç bilgi işlemdir ...
Google, bu yılki Google Cloud Next konferansında iki ürün yayınladı: bulut çipi Edge TPU (donanım) ve yazılım aracı Cloud IoT Edge (yazılım). Google Cloud, resmen aşağıdaki gibi iki ürünü tanıttı:
Cloud IoT Edge, Google Cloudun güçlü veri işleme ve makine öğrenimini robotik kollar, rüzgar türbinleri ve petrol kuleleri gibi milyarlarca uç cihaza genişletir, böylece gerçek zamanlı olarak sensörlerindeki verilere göre hareket edebilir ve sonuçları yerel olarak tahmin edebilir
Ek olarak, birçok teknoloji devi, uç bilgi işlem arenasına katıldı. Örneğin, Hewlett Packard Enterprise (Hewlett Packard Enterprise), önümüzdeki dört yıl içinde uç hesaplamaya 4 milyar ABD doları yatırım yapacağını söyledi. HP'nin uç bilgi işlem ürününe "Edgeline Converged Edge Systems" adı verilir. Ana müşteri grupları, petrol sahaları ve kömür madenleri gibi endüstriyel alanlardır. Bu belirli endüstrilerin çalışma ortamı, bulut verilerinin işleme koşullarını karşılayamadığından, uç bilgi işlem haline geldi Önemli bir ihtiyaç.
Alibaba Cloud'un lideri Hu Xiaoming, bu yıl Nisan ayında Yunqi Konferansı'nın Shenzhen Zirvesinde, Alibaba adına Nesnelerin İnternetine gireceğini ve Nesnelerin İnternetini e-ticaret, finans, lojistik ve bulut bilişimden sonra "yeni yol" olarak göreceğini duyurdu.
Stratejik düzeyde Hu Xiaoming, "küçük bir hedeften" bahsetti. Alibaba Cloud önümüzdeki beş yıl içinde 10 milyar cihazı bağlamayı planlıyor. Taktikler açısından Alibaba, "gerçek zamanlı karar verme ve nesnelerin özerk işbirliğini sağlamak için bulutu açmayı, uç ve sonlandırmayı ve Nesnelerin İnterneti işletim sistemi AliOS Things, IoT uç bilgi işlem ürünleri ve genel Nesnelerin İnterneti platformunu entegre etmeyi" umuyor.
Ancak Alibaba, ülkede Huawei'den büyük bir baskı ile karşılaşacak.Alibaba IoT planını yayınladıktan sonra Huawei anlamlı bir tablo yayınladı.
Edge bilişimin uygulama senaryoları
Microsoft CTO'su Kevin Scott bir keresinde uç bilişimin hala nispeten erken bir aşamada olduğunu kabul etti. Ancak bu dönemdeki olay yerine iniş durumu aracılığıyla, uç hesaplamanın potansiyelini de görebiliriz.
Yukarıda belirtildiği gibi, Otonom sürüş, edge computing alanında önemli bir endüstri uygulaması haline geldi , Aşağıdaki resim, Intelin otonom araçlardaki "veri torrentine" ilişkin açıklamasıdır.
Bununla birlikte, mevcut otonom sürüş de erken aşamalarında ve bağlantılı arabalar veya bağlı arabalar otomotiv alanında hemen uygulanabilecek senaryolardır.
Çin'de, Ali'nin Zebra Ağı veya Baidu'nun Xiaodu Aracı olsun, arabaları bir "mobil veri merkezine" dönüştürüyorlar, ancak otonom sürüşe kıyasla, bağlı arabaların veri hacmi ve işleme gereksinimleri çok daha basit. Öyle olsa bile, arabanın veri işlemesinde herhangi bir gecikme ve gecikme olamayacağı için, aynı zamanda arabadaki veri işleme yeteneklerinin konuşlandırılmasını da gerektirir.
Başka bir uygulama senaryosu tıbbi . Geçtiğimiz birkaç yıl içinde en çok ilgi gören sözde akıllı bileklik aslında bir veri toplayıcıdır, ancak bulut sunucusuyla veri alışverişi ihtiyacı nedeniyle tüm bileziğin "IQ" değeri neredeyse sıfırdır.
Apple'ın Apple Watch sürümünün getirdiği yeni giyilebilir cihaz trendi ile bu uç cihazlar nihayet kendi çiplerine sahip olmaya başladı ve bazı basit hesaplamalar yapabilirler. Doktorlar ayrıca bu hesaplama sonuçlarıyla bazı basit teşhisler yapabilirler.
Ayrıca, Amerika Birleşik Devletleri'nde tıbbi alandaki yerel veriler çok çeşitlidir. Örneğin, hastane yatakları 20'den fazla cihaza bağlanabilir. Bu veriler toplandıktan, temizlendikten ve çıkarıldıktan sonra, doktorların hastanın fiziksel durumunu daha iyi anlamasına yardımcı olabilirler.
Endüstriyel alanda, uç bilişim de giderek daha önemli bir rol oynuyor. Endüstriyel gelişme perspektifinden bakıldığında, veriler üretimi yönlendiren önemli bir üretim aracı haline gelecektir, bu nedenle bu devasa, gerçek zamanlı verilerle nasıl başa çıkılacağı, şirketlerin hızlı gelişimi için önemli bir konu haline geldi.
Süreç bazlı üretimi örnek alırsak, bir üretim hattı aslında veri akışı için bir kanaldır.Ürünler, ürün verilerinin aktarımı ile birlikte önceki çalışandan diğerine geçmektedir. Bu süreçte, bir işçinin yanlış çalışması nedeniyle veriler anormal ise, uç hesaplamaya dayalı üretim hattı, bir sonraki işçi operasyonu başlattığında erken uyarı verebilir. Daha ileri giderseniz, makine öğrenimi yetenekleri üretim hattına uç bilişimle entegre edildiğinde, çalışanların uyumsuz işlemleri gerçek zamanlı olarak izlenebilir ve uyarılabilir; bu, ürünlerin verimini artırmak için büyük önem taşır.
Tail: Edge bilişim, bulut bilişimin yerini tutmaz
Uç bilişimin bulut bilişimin yerini alabileceğini kanıtlamak için değil, uç bilişimin pek çok avantajı ve uygulama senaryosundan bahsetmiştim. İkisi iyi veya kötü değil.Farklı cihazlara, farklı uygulamalara ve farklı senaryolara özel olmalılar. daha uygun.
İki yıl önce, bulut tabanlı bir evrişimli sinir ağı algoritması kullanarak, bir "Prisma" hızla popüler oldu. Kullanıcılar, fotoğraflarını bu uygulamaya teslim ettikleri sürece, ünlü bir tarihi tabloya benzer bir "sanat fotoğrafı" elde edeceklerdi. ". Bu uygulama tüm dünyadaki kullanıcılar tarafından tercih edilmesine rağmen, uygulamanın işleme akışı nedeniyle her görüntünün bulut sunucusuna yüklenmesi gerekir ve bu fotoğrafları işlemek için bulut evrişimli sinir ağı algoritması kullanılır, bu nedenle kullanıcı deneyimi çok zayıftır.
Bu, uç bilgi işlem gerektiren tipik bir senaryodur ve 2017'de Huawei ve Apple, yeni nesil akıllı telefon çiplerine NPU (Sinir Ağı İşleme Birimi) ekledikten sonra, akıllı telefonlara yeni uç bilgi işlem işleme yetenekleri de kazandırdılar. Donanım birikiminin yanı sıra, işlemcinin NPU'su da Huawei P20 Pro'nun gece çekim etkisinde büyük rol oynadı.Apple'ın geçtiğimiz yıl tanıttığı AR uygulama (oyun) geliştirme patlamasının altında yatan teknik destek ise iPhone'un sahip olmasıydı. Gerçek zamanlı, devasa verileri uçta işleme yeteneği.
Akıllı telefonlardan giyilebilir cihazlara, tıbbi tedaviden otomobillere ve endüstriyel üretime, edge computing sektör efsanelerini birbiri ardına gerçekleştiriyor. Amacı, terminali gerçek zamanlı veri işleme ve düşük gecikmeli geri bildirim yapabilen daha akıllı bir varoluş haline getirmektir - bu, dört gözle beklediğimiz akıllı cihaz değil mi? (Bu makale ilk olarak Titanium Media'da yayınlandı)
Titanium Media'nın yazarı hakkında: Dailyio Technology Business Review'in Yapımcısı Zhao Saipo
Daha heyecan verici içerik için Titanium Media WeChat ID'yi (ID: taimeiti) takip edin veya Titanium Media Uygulamasını indirin
