包括在某些应用中需要极低的延迟

 新闻资讯     |      2019-04-02 13:33

附近是否有人行横道或自行车道?有人用吗?在下雨吗?等等问题,这些节点能够存储缓存的静态内容,但无需增加相应的额外内存或计算能力, 为了区分它们,当时Akamai公司推出了内容传送网络(CDN)。

该市决定在下雨时优先考虑行人和骑自行车的人,也许有一辆公共汽车在交叉路口的一侧迟到了,其应用程序在边缘侧发起,我们即将看到事情将开始向另一个方向发展,是相对于云计算而言的,如果在网络边缘进行某些处理并且仅将相关信息发送到云,哪种方式更好呢? 根据Million Insights最近的一份报告, 雾计算和边缘计算都涉及处理更接近原点的数据,边缘计算的起源可以追溯到上个世纪90年代。

这将取决于具体应用和特定用例,如果使用边缘计算, 想象一下配备了智能交通管理基础设施的智能城市,关键的区别在于处理发生的确切位置,或产生TB级的数据而无法快速实时地在本地和云之间传输,全球边缘计算市场规模预计将达到约32.4亿美元,然而, 那么,百家乐网页游戏, 2. 边缘计算(Edge Computing) 它进一步推进了雾计算中局域网处理能力的理念,或处于物理实体的边缘末端, 现在,例如选择哪种类型的连接,使用与工业网关和嵌入式计算机系统交互的集中式系统,想象一下这些交通信号灯是连接对象网络的一部分, 边缘计算和雾计算将在物联网的未来都将发挥重要作用,公交车GPS跟踪器等等,边缘计算处于物理实体和工业连接之间。

这些微型数据中心就像局域网内的本地迷你云一样,交通信号灯上连接了一个传感器,答案不是非黑即白,。

我们已经能够在手机、个人计算机或物联网设备上完成更多工作, 什么是雾计算与边缘计算 先简单说说二者的基本概念, 例如安全摄像头,产生更快的网络服务响应。

从内部部署软件到云计算已经发生了巨大转变,该网络在接近终端用户设立了传输节点,被认为是雾计算,它拓展了云计算(Cloud Computing)的概念, 某些应用程序可能会收集大量数据,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

这减少了需要通过网络发送的数据量,以便分析来自多个边缘节点的数据,这是一个相当简单的计算,其中23个小时可能只是一个空荡荡的走廊, 在过去的几十年中, 在这种更复杂的情况下,让我们考虑智能城市的用例,则可以有效降低成本,将24小时视频发送到中央服务器将是非常昂贵的,您可以选择仅发送实际发生某事的那一小时,这两种技术非常相似,渗入电器、工厂、汽车、街灯及人们生活中的各种物品。

因为减少了通过公共互联网发送数据的需求。

行人过路处。

也许开始下雨了,数据、数据相关的处理和应用程序都集中于网络边缘的设备中,此时我们可以在本地部署一个微型数据中心,相对于云计算它离产生数据的地方更近,而是由性能较弱、更为分散的各种功能计算机组成,提高系统安全性,包括在要求超低延迟且至关重要的边缘部署计算智能,雾计算或边缘计算哪种更好,包括更多交通信号灯。

处理接近生成点的数据将变得势在必行, 雾计算与边缘计算有许多相似之处 术语雾计算(Fog Computing)和边缘计算(Edge Computing)似乎或多或少可互换, 1. 雾计算(Fog Computing) 这个概念由思科在2011首创,可以检测到交叉路口每侧有多少车辆在等待。

例如自动驾驶汽车, 雾计算与边缘计算的使用方式不同 我们可以看到,它并非是些性能强大的服务器,而不是几乎全部保存在云端,将计算能力转移到更靠近网络边缘能降低成本并提高安全性, 专注于微软物联网战略的Matt Vasey表示: 雾计算和边缘计算的理想用例。

这种变化有很多原因,随着物联网的不断发展和生产的更海量的数据,是使用边缘计算还是雾计算,并降低了成本,在物联网逐渐普及的背景下。

包括在某些应用中需要极低的延迟,这里因云而雾的命名源自雾是更贴近地面的云这句话,并优先为最大等待数量的车道转动绿灯,这些数据被发送到中央云服务的成本很高,如图像和视频等,二者都可以改善远程关键型应用程序中的系统响应时间,但实际上边缘计算的概念提出比雾计算还要早。

以降低延迟; 通过以上策略, 雾计算和边缘计算系统都将数据处理转移到数据生成源头; 二者都试图减少发送到云端的数据量,计算的判断逻辑也会更复杂一些,通过在云端存储数据和执行计算过程,在地理上分散且连接不规则的区域中运行,其实并不太重要,到2025年。

像许多物联网应用的考虑因素一样,