边制(Edge Computing),又称边缘计算,是一种新型的分布式计算模式,将计算资源和应用程序推向距离数据来源和数据使用更近的边缘设备上,使得数据处理和分析更快速、更可靠,缩短数据传输的时间和距离,实现更快的响应。
边缘设备可以是智能手机、路由器、传感器、机器人、自动售货机等设备,这些设备本身功能有限,但通过利用边缘计算技术,可以实现更高效的计算和数据处理,甚至能够支撑新型应用场景,如智能家居、智能城市、车联网等。
边制的工作原理主要是基于两个关键事实:数据分散和数据需要低延迟。
首先,数据在现代世界中越来越分散,来自各种传感器、设备和应用程序的大量数据都需要被处理和存储。而中央计算机只能用有限的带宽和存储容量去处理和存储数据,这就导致了数据传输的瓶颈和中心化计算的局限性。
其次,许多应用程序要求低延迟,例如视频流、游戏、VR等。如果数据必须经过远程的服务器才能进行处理,那么就会造成过大的延迟,影响用户的使用体验。
因此,边制的工作原理就是将计算资源和处理数据的应用程序推向距离数据来源和数据使用更近的边缘设备。
边制具有以下优点:
1)降低网络拥塞:
边制可以将数据处理和计算放在靠近数据源的地方,减少了向云端传输大量数据,有效减少了网络拥塞。
2)提高数据安全性:
边制可以使用本地存储和处理数据,避免了将敏感数据传输到远程服务器,从而提高了数据的安全性。
3)提高计算效率:
边制可以在靠近数据源的设备上处理数据和进行计算,减少了数据传输的时间和距离,提高了计算效率。
4)提高用户体验:
边制可以提供更快的响应速度和更好的服务质量,从而提高了用户的体验。
边制的应用场景非常广泛,下面列举几个典型的场景:
1)智能家居:
通过将计算和处理能力下放到智能家居设备上,如智能门锁、智能音响、智能灯光等,可以实现更快的响应速度和更好的用户体验。
2)智能制造:
利用边制技术,可以在工厂中对生产过程进行实时监控和处理,提高生产效率和质量。
3)智能交通系统:
通过边制可以实现车载设备的实时处理和数据传输,从而提高智能交通系统的效率和安全性。
4)物联网应用:
使用边制技术可以将传感器和物联网设备与后端系统进行连接,实现实时监控和数据传输。