边缘计算教程

边缘计算是一种分布式计算模型，它将计算和数据存储带到更靠近数据源的位置。与传统云计算相比，这种方法有助于减少延迟、带宽使用、能耗和可靠性问题。

本边缘计算教程涵盖了从基础到高级的主题，例如边缘计算简介、其架构以及它与云计算的区别。本教程对 IT 专业人员、软件开发人员、数据科学家和网络工程师以及学生都很有帮助。

边缘计算的工作原理是什么?

边缘计算的工作原理是在靠近数据生成源的地方处理数据，从而最大限度地减少将原始数据直接传输到云服务器。以下是给出的步骤。

• 首先，当物联网传感器、摄像头和机器等设备实时生成大量数据时。
• 边缘:边缘设备(如网关、路由器或本地服务器)不是将所有数据发送到集中式云，而是在本地处理数据。其中包括过滤、聚合或分析数据以提取有意义的见解。
• 利用边缘处理的数据，可以立即做出决策。例如，在自动驾驶汽车中，可以分析来自传感器的即时数据，以便毫不拖延地做出驾驶决策。
• 现在，只有相关或汇总的数据才会发送到云端进行进一步分析、存储或长期处理。这最终会减少带宽使用并最大限度地减少延迟。
• 尽管如此，边缘设备可能会与云通信以执行需要更广泛处理、历史数据分析或集中管理的任务，但它们主要独立运行以满足即时需求。

边缘计算的应用

以下是边缘计算在不同行业中的几个重要应用

• 在制造领域，它可以实现实时预测性维护并提高生产效率，同时优化能源消耗。
• 在农业领域，它有助于实现土壤监测、智能灌溉和改善作物管理，以及牲畜健康监测。
• 在医疗保健领域，内置边缘计算的可穿戴设备可提供即时反馈和 AI 诊断，同时确保数据安全性和合规性。
• 在银行业，它支持更快的交易、欺诈检测和数据安全，并通过 AI 工具改善客户体验。
• 在汽车领域行业，它为智能车辆提供实时导航和安全监控。

边缘计算与现实生活中的例子

让我们考虑一个例子:假设您有一辆汽车，它与您的智能手机集成，以管理各种功能，如电话、导航、娱乐等。

现在每五分钟，如果每个生成的数据都被直接发送或传输到云端，就​​会产生一些问题，例如延迟增加；如果数据量大或复杂，则会降低响应速度；带宽过载；系统过载；数据隐私问题；以及复杂的数据管理。因此，考虑到这一点并解决这一问题，边缘计算应运而生，它旨在解决与频繁数据传输相关的问题。

现在，数据不再直接发送到云端，而是先传输到边缘，边缘将处理数据，只有相关或汇总的信息才会发送到云端，这最终有助于最大限度地减少数据量或冗余、立即处理、优化带宽使用和可扩展的数据管理。

现在，在继续讨论边缘计算之前，让我们讨论并区分几个术语——边缘、雾和云计算。

边缘、雾与云计算

它是一种分布式计算模型，用于在数据生成源(例如，物联网设备、传感器)附近处理数据，以减少延迟、缩短响应时间并节省带宽。

雾计算

雾计算是云计算的扩展，它使用分布式方法，在边缘和云之间的各个点处理数据。它通常涉及多层计算资源，从而提供更大的灵活性和可扩展性。

云计算

而云计算是一种集中式计算模型，其中数据处理和存储在云数据中心进行。用户可以通过互联网访问这些数据或资源，具有巨大的按需可扩展性和广泛的计算能力，但由于距离数据源较远，通常会遇到更高的延迟。

边缘计算的优势

下面讨论了边缘计算的几个优势 −

• 减少延迟 − 使用更靠近数据源生成的数据进行处理可最大限度地减少延迟，从而实现实时决策，这对于自动驾驶汽车和工业自动化等应用尤其重要。
• 带宽效率 − 通过在本地过滤和处理数据，边缘计算有助于减少发送到云端的数据量，最终减少网络拥塞并降低带宽成本。
• 实时洞察 − 在边缘，即时数据分析有助于快速响应不断变化的条件，支持需要快速洞察的应用程序。
• 提高可靠性 −边缘中的本地处理还允许系统在没有互联网连接的情况下继续运行，从而最终提高整体系统可靠性。
• 增强的安全性和隐私性 − 边缘计算还将在本地处理敏感数据，从而减少传输过程中的暴露并最大限度地降低数据泄露的风险。
• 可扩展性 − 边缘计算使组织能够通过添加更多边缘设备轻松扩展其运营，而不会给集中资源带来压力。
• 节省成本 − 减少传输到云的数据量可以降低数据传输和存储成本，这使得边缘计算成为更经济的解决方案。
• 优化性能 − 边缘本地处理还可以通过减少延迟并允许更快地检索和处理数据来帮助提高应用程序性能。
• 更好的资源利用率 −边缘计算通过平衡设备之间的工作负载并减少中央服务器的负载，实现了资源的有效利用。

边缘计算的局限性

尽管边缘计算具有众多优势，但仍存在一些局限性，下面将对此进行讨论 −

• 数据管理方面的挑战 − 数据管理方面的挑战在于，确保分布式边缘设备上的数据一致性可能是一个复杂的实时过程，存储容量也可能有限，这使得处理大量数据变得困难。
• 基础设施和部署成本 − 在设置边缘计算基础设施时，维护和更新可能需要大量的资本投入。
• 安全风险 − 边缘设备的数量可能导致更多潜在的网络攻击切入点。在本地处理敏感数据会导致对法规遵从性和数据隐私的担忧。
• 管理复杂性 − 将边缘计算与现有 IT 系统集成和处理可能很复杂，需要专业知识。由于其要求和条件各不相同，在多个位置扩展边缘计算也具有挑战性。

学习边缘计算的先决条件

对于边缘计算，重要的是要有扎实的网络概念、云计算基础知识、物联网 (IoT) 设备、协议和数据管理技术基础，熟练掌握 Python 或 Java 等编程语言。还需要熟悉分布式系统、容器化(例如 Docker、Kubernetes)和网络安全原则，并具备良好的分析能力，能够解读实时数据并了解各种边缘设备。

谁可以学习边缘计算?

任何人都可以学习边缘计算，包括 IT 专业人士、软件开发人员、数据科学家和网络工程师，以及对物联网 (IoT) 和云技术感兴趣的计算机科学相关领域的学生、业务分析师和技术爱好者。以及希望提升分布式计算技能的人。