想要弄懂边缘计算，不得不提一种动物——蜘蛛。蜘蛛的脑袋只有芝麻大小，看起来似乎不怎么聪明。但如果你认为它只是一个有工匠精神的 “编织党”，那就大错特错了。蜘蛛的小脑袋从来没妨碍它“搞事情”，它们拥有复杂的狩猎方法，可以像猫一样扑向猎物；它们能调动所有感官，可以八条腿协同合作走出复杂的迷宫；它们中的一些甚至可以跳舞，并在跳舞的同时防御同类的攻击……
科普时间到！ ——蜘蛛 VS 边缘计算 蜘蛛之所以能有如此超强的能力是因为它们的中枢神经系统占据了身体的近 80%，甚至蔓延到了腿部。这样，可以用“腿”来思考并解决问题后，蜘蛛就变得更聪明，更敏捷，更灵活。 而边缘计算与蜘蛛有着雷同的原理，边缘计算将数据的处理、应用程序的运行、功能服务的实现，由中心服务器下放到网络边缘的节点上，让企业“就近”充分利用 AI 并近乎实时分析数据，实现大量设备的协同合作。这样，就能加快数据处理速度、减少延时、获取更好的安全性和隐私保护，改善客户体验。 现在，我们初步了解了边缘计算。那对于边缘计算，你是否也有以下 8大灵魂发问？接下来，让我们有请今天的边缘计算大神——IBM 边缘计算技术专家 John Walicki，来为我们拨开层层迷雾，彻底搞懂边缘计算。 Q1 边缘计算和 5G 是一回事儿吗？ 当然不是！5G和边缘计算在具体使用时有时具有互换性，但它们是两种不同的技术，为不同的零售、工业等部门提供了不同的价值。 边缘计算的核心是将工作负载和模型从云端转移到运行位置附近。通过在网络边缘侧管理分布式AI模型，可以在数据源附近进行海量数据的分析和洞察，不需要上传至云端核心管理平台。下一代边缘工具还将包括便于自主管理的大规模编排。 而5G是一种通信协议和技术集。在大多数情况下，其价值在于使设备间传输速度更快、延迟更低的通信方法改进。 Q2 边缘计算和 5G 是否可以协同工作？ 答案是肯定的！ 举个栗子：一辆救护车正将一位危重病人送往医院。5G 视频传输可以让急诊医生和护士及时知晓病情，救护车中的医疗传感器可以通过5G网络将患者的生命统计数据传输到ER，医务人员可以实时指导 EMT急救人员。与此同时，在边缘自主运行的医疗设备，可以协助EMT、医生和护士。当救护车到达医院时，这些基于5G和边缘计算协作而争取到的宝贵时间，可以挽救一条生命。 Q3 5G 和边缘计算时代，我们追求的真的是更快的传播速度吗？ 虽然5G 将数据从设备到基站台的延迟从9毫秒降至5毫秒，但对于从设备到云服务端400-500毫秒的往返延迟，5G 实际上只会减少约1%，核心基础设施网络在云端依然受延迟的瓶颈制约。 我们真正需要凭借边缘计算来实现的是更智能。边缘计算将工作负载和 Al模型移至设备运行位置附近，彻底避免了云端延迟瓶颈，且适用于5G、4G、LTE、有线、卫星，智能计算移到了边缘端，即使断网也可以自主管理。 Q4 边缘计算是真正意义上的新技术吗？ 边缘计算本质上属于分布式计算的一种，而分布式计算自 90年代客户端/LAN 服务器时代以来就在行业存在，并不是什么新技术。 过去十年，我们积累了大量容器化和容器管理在管理网络工作负载方面的经验。现在，我们用容器化工作负载和 Kubernetes 等云原生管理技术来实现边缘基础架构的管理，以帮助企业实现更大的价值。 Q5 “边缘”具体指什么？ Linux 基金会建立的开源项目LF Edge 认为： 1.边缘是一个位置 2.有很多的边缘，但目前我们关心的边缘是最后一公里网络的边缘 3.边缘有两个方面：网络基础设施边缘和本地设备边缘 4.计算将存在于两侧，与集中式云协调工作 Q6 边缘计算有哪些重要的术语？ 1.设备边缘。设备边缘是设备或用户端最后一公里网络的边缘计算功能。设备边缘通常依赖于现场的网关 微信扫来收集和处理数据，或使用智能手机、笔记本电脑和 关注该公传感器等用户设备的有限备用计算和数据存储功能来处理边缘计算工作负载。 2.设备边缘云。是边缘云概念的延伸，其中某些工作负载可以在设备边缘可用的资源上操作。此边通常不提供类似云的弹性分配资源，却是零延迟工作负载的最佳选择。 3.基础设施边缘。基础设施边缘通常是以一个或多个边缘数据中心的形式，这些数据中心部署在最后一公里网络的操作员侧。位于基础设施边缘的计算、数据存储和网络资源，可以实现如资源弹性分配等类似于集中式数据中心的云功能，但延迟与数据传输成本更低。 Q7 如何使边缘设备变得更加智能？ 工业物联网设备擅长生成数据、将数据传输到云进行 分析，并将数据表示为数字孪生。通过使用数据科学技术，可以构建AI模型来预测设备行为并进行预测性维护决策。 虽然云中的存储和计算本质上是无限的，但数据的价值会随着时间的推移而迅速降低，我们只需存储必要的数据即可。 收集足够的数据后，在云中构建机器学习模型，将模 L型部署回边缘，在接近数据源的位置运行模型推断。保持高速数据流本地化，并在边缘执行视频分析、对象检测或高速机器特性建模。 用A1解锁了分布式边缘计算的价值后，下一步就是将其转换为概念验证（PoC..IBM Edge ApplicationManager 提供的自主管理技术，可以部署和扩展数千个边缘设备，让企业的边缘设备管理释放真正价值。 Q8 边缘计算下， 如何管理分布式 AI 工作负载？ 如何跨分散的边缘设备部署、监视、管理和重新调配工作负载？ Open Horizon应用程序和元数据交付平台，基于Linux基金会建立的开源项目LF Edge，通过推送和控制容器化负载，可以帮助软件工程师、数据科学家和操作员自主管理超过数千台的边缘设备。 关于 5G 和边缘计算还有疑问？期待你在文章下方留言评论，小编的（文字）直播间将 7*24 在线。还有什么新技术，新知识是你想了解的？也欢迎告诉小编，我们再请大神一起畅聊！
