未来的计算是分散的云

2017-11-14 10:03:30 来源：企业网D1Net抢沙发

2017-11-14 10:03:30 来源：企业网D1Net

摘要：物联网设备提供的数据和大数据分析可以提供洞察力。物联网设备提供的数据和大数据分析允许提取见解。然而，人们面临着一个巨大的挑战：所有这些数据将在哪里处理和存储?
关键词：云计算

　　物联网设备提供的数据和大数据分析可以提供洞察力。物联网设备提供的数据和大数据分析允许提取见解。然而，人们面临着一个巨大的挑战：所有这些数据将在哪里处理和存储?

　　物联网(IoT)在过去几年来一直是一个热门领域。根据调研机构Gartner公司的预测，到2017年，物联网设备数量将超过全世界的人口，2017年的连接数量为84亿，2020年为500亿。稳步增长的物联网设备产生了大量数据。如今，以前没有连接网络的设备和电器(冰箱，汽车，手表等)都配备有生成数据的传感器和外围设备。

　　除了物联网技术之外，企业也在大数据技术上投入大量的人力和物力。数据是当今数字经济最宝贵的资源。许多企业正在应用大数据分析来利用这些海量数据，获得其提供的洞察力：识别趋势和模式，为企业的客户提供更好的服务和体验，帮助企业监控并简化其运营，或进行机械和基础设施的预防性维护。

　　业务流程在许多应用程序中是相似的。物联网设备提供的数据和大数据分析允许提取见解。然而，人们所面临的一个巨大挑战是，所有这些数据将在哪里处理和存储?

　　袭击数据中心的数据海啸

　　计算设备的快速增长并不是导致中央云计算模式面临数据爆炸挑战的唯一驱动因素。另一个重要趋势已导致数据的生产和消费发生变化：网络边缘用户的生成内容。

　　移动互联网和社交媒体已经使普通人成为数据的生产者。今天，Facebook和Instagram每天将上传近5亿张照片，以及上传约50万小时的视频。而且，一个多月所上传到YouTube的视频超过了60多年来创建的三大美国网络的容量。这些数字表明了用户定期产生的数据量惊人。在机器应用中，也有类似的趋势。边缘设备配备了许多嵌入式传感器，还有产生大量数据的摄像机。

　　将边缘处生成的所有数据传输到中央云端，在远程数据中心的服务器上处理并分析数据，然后将其传输回边缘设备(无论智能手机，冰箱，汽车还是机器人)，这些都是不可行的，并且规模越来越大。集中式云计算在满足互联世界的需求方面有两大限制：带宽和延迟。

　　使用中央云，带宽将成为物联网发展的瓶颈。即使网络容量奇迹般地增加以应对数据的激增，由于数据的长距离传输中具有巨大延迟，物理定律也会抑制中央云端数据的远程处理。很显然，人们需要一个新的计算模型来应对超连接的世界。

　　分散计算的未来

　　计算从大型机的集中式架构开始，随着个人计算机的发展，在20世纪80年代演变成分布式计算模式。互联网时代最初始于服务器架构这个集中的客户端，后来成为当前的中央云计算模式。问题是，下一步要去哪里?

　　人们显然需要一种模式转变，将数以百亿计的设备面临的挑战转变为机遇，将计算设备的力量释放到边缘。一个实用的解决方案是建立一个完全分散的架构，每个计算设备都是一个云服务器。边缘设备可以在本地处理数据，可以直接与其他设备通信，并可以与其他边缘设备共享资源，以减轻中央云计算资源的负担。这种架构更快，更高效，更具可扩展性。此外，还有重大的社会和经济影响。分散式架构在本质上是更私密的，因为它最大限度地减少了中央信任实体，并且由于它在边缘利用了未使用的计算资源，所以更具成本效益。

　　这是否意味着中央云计算将要消亡?并不会这样。边缘云不会取代中央云。某些应用程序可能更适合使用集中式资源。但是，中央云(数据中心中的服务器)应该被视为与所有边缘设备一起工作的计算节点，以构建分布式边缘云架构。利用边缘的计算资源，可以实现更高的效率，保护隐私，并为新应用程序创造机会，那么企业对此是否准备好了呢?

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责编：lixiaojiao

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