原文地址
十大技术趋势报告,既包含了人工智能(AI)和虚拟现实(VR)这类我们可以明显感受到的技术方向,也有数字模型(Digital Twin)等相对晦涩难懂的动态软件模型。
另外在智能会话方面,xiaoi、Siri、Cortana等几个全球典型的对话系统,正在通过聊天机器人(ChatBots)和个人助理(Personal Assistants)提供云端的智能交互能力来服务人类,在未来他们将变得越来越智能。总之这份报告的主旋律就是万物互联。本文内容来源于Gartner全球峰会上发布的《2017十大技术趋势》。
随着越来越多的工作负载诞生于云端,一些企业在实现转型、向云迁移,云计算在蚕食企业数据中心。但眼下出现了另一个趋势,使工作负载、数据、处理和业务价值完全远离云。边缘将蚕食云计算。这个趋势可能与云计算趋势来得一样重要。
几个彼此重叠的趋势在相互交汇:
(1)云计算,将IT集中起来,获得显著的规模经济效应、敏捷的资源配置、灵活性和快速增长;
(2)物联网,物件变成了联网设备,发送大量数据;
(3)机器学习,获取所有这些数据,改进数据处理和预测;
(4)增强现实和混合现实(以及虚拟现实),人们可以在物理世界和虚拟世界与其他人和物件进行交互;
(5)数字化企业和数字化世界,物件与人类之间的关系促使我们实现越来越多的实时交互和决策。
云计算具有敏捷性,这很好,但光有这点还不够。大规模集中化、规模经济效应、自助服务和全面自动化满足了我们的大部分要求,但是它克服不了物理问题:数据的重量和光的速度。由于人们需要与身边的数字辅助现实进行实时交互,所以等待几英里或几千里之外的数据中心响应行不通。延迟很重要。现在我在这里,但几秒后就不在了。在我扭头看别处之前,就要打出吸引眼球的广告,我在开车时指明我一直在找的那家商店的方位,让我知道某个同事正朝我这边过来,帮助我的自动驾驶汽车通过繁忙的交叉路口时避开其他车辆。现在就要这么做。
让本地处理靠近许多固定设备(比如监测管道压力等)是一回事,而那些物件飞来飞去、不断移动,或者甚至以数字方式出现在某个地方时又是另一回事。当然,软件也是物件,软件代理可能被发送到边缘的某个地方,以便处理事件、提供信息,或者在本地与人员和物件交互。
这一切都需要处理能力和存储资源,而且需求量很大。还需要数据分析工具,需要将软件和数据推送到边缘的工具,以及跨边缘与集中式云联合起来的工具,还需要在边缘本身处的机器学习。
边缘需要一些强大的能力。
边缘计算 vs 云计算
在国外,以思科为代表的网络公司以雾计算为主。思科已经不再成为工业互联网联盟的创立成员,但却集中精力主导OpenFog开放雾联盟。
无论是云、雾还是边缘计算,本身只是实现物联网、智能制造等所需要计算技术的一种方法或者模式。严格讲,雾计算和边缘计算本身并没有本质的区别,都是在接近于现场应用端提供的计算。就其本质而言,都是相对于云计算而言的。
从二者的计算范式可以看出来,边缘侧的数据计算,一下子变得丰富起来。这里产生了全新的想象空间。
物联网应用催生
全球智能手机的快速发展,推动了移动终端和“边缘计算”的发展。而万物互联、万物感知的智能社会,则是跟物联网发展相伴而生,边缘计算系统也因此应声而出。
原文地址