边缘计算是一种在物理上靠近数据生成位置处理数据的方法。该技术使联网设备能够处理在“边缘”形成的数据,其中“边缘”是指位于设备内部的数据。或者距离设备本身更近的地方。
优点:在边缘计算中,传感器数据不需要传输到汽车或云中的数据中心来查看是否有东西影响发动机的运行。
本地化的数据处理和存储对计算网络的压力较小。当发送到云端的数据较少时,云和物联网设备之间的交互导致的延迟和数据处理延迟的可能性就会降低。
这也将更多的任务交给基于边缘计算技术的硬件,其中包括用于收集数据的传感器以及用于处理来自连接设备的数据的CPU或GPU。
随着边缘计算的兴起,了解边缘设备涉及的另一项技术也很重要,那就是雾计算。边缘计算特指发生在网络“边缘”或附近的计算过程,而雾计算则指边缘设备和云之间的网络连接。
换句话来说,雾计算让云更接近网络边缘,因此,根据OpenFog的说法,“雾计算总是使用边缘计算,而边缘计算总是使用雾计算。”
回到无人驾驶场景:传感器可以收集数据,但不能立即对数据采取行动。例如,如果车辆工程师想要了解汽车的车轴和制动系统如何运行,他可以使用历史累积的传感器数据来预测零件是否需要维修或更换。在这种情况下,数据处理使用边缘计算,但它并不总是瞬时的(与确定引擎状态不同)。通过雾计算,可以在给定时间点实现短期分析,而无需完全返回中央云。
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