边缘计算发展面临的6大挑战
边缘计算发展面临的6大挑战
2018-12-18 09:33:28 来源：雷锋网
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2018-12-18 09:33:28 来源：雷锋网
摘要：边缘计算是一种新的数据处理形式，可以快速接管云端的计算任务。更恰当的说法是，边缘计算是云计算的补充。边缘计算的优势在于，在边缘端处理数据更快、更安全、更高效。
关键词：
边缘计算
边缘计算是一种新的数据处理形式，可以快速接管云端的计算任务。更恰当的说法是，边缘计算是云计算的补充。边缘计算的优势在于，在边缘端处理数据更快、更安全、更高效。这里所说的边缘指的是云的边缘，就是更靠近物或数据源头的一侧。
边缘设备的数据直接在边缘端处理不传输到云端不仅可以节省大量带宽，还能提升效率。这听起来像一个伟大的计划，但在充分享受边缘计算的优势之前，我们必须解决6个关键问题：
1.电源
边缘的设备需要在任何地方都工作，但不幸的是，世界上不是每个地方都有足够的电源来运行服务器。将服务器连通听起来是一个简单的解决方案，但在实际的过程中可能会发现有很多困难。
不过，一些设备已经可以通过电源架供电并进行电源的适当地分配，这是一个越来越常见的功能。
2.空间
实际环境中存在两个问题，可用空间和物理环境。一些地方，如大学校园需要比农场更多的处理器。无论如何，这些处理器都需要服务器，而服务器又需要空间来摆放。
并且，这些服务器在潮湿或温暖的环境中又不能达到最佳的工作状态，这是放置服务器的时候必须要考虑的事情。
3.自动修复
在谈论硬件时，我们无法避免的问题就是设备的维护。如果人们需要花费更多时间维护设备，这会导致问题。服务器在任何时候停止工作对于边缘计算而言都非常糟糕，因此让边缘设备在服务器出现问题时能自动修复是一些公司在做的事情，希望完全消除人的影响。
目前看来，拥有新的，可持续工作的服务器在待机状态将占用更多空间，但确实现在终极的解决方案。
4.人工智能
预测部分零件何时会发生问题与初级的人工智能(AI)有关，但AI这不仅仅是优化硬件。AI更重要的作用在于判断哪些数据是重要的，不重要的数据选择不需要传输，实现更高效地边缘端AI设备。
另外，AI需要管理数据和运行修复，在服务器能承受的情况下需要同时运行。
5.安全
虽然数据在边缘处理对相关的人来说更加安全，但边缘计算和其它技术一样并非万无一失。也就是说如果黑客入侵边缘端的数据，处理数据的所有设备也会受到损害，这将会导致比预期更大的风险。
为了使边缘计算安全运行，边缘端的安全措施需要进行大规模的改造，这需要一些时间。
6. 5G
5G网络是网络连接和数据处理的未来，边缘计算是确保5G无缝工作的关键组成部分。但5G又是边缘计算能发挥最大价值的基础。
借助5G更快的速度，边缘计算可以与物联网(IoT)进行低延迟的通信，并且可以同时考虑设备的延迟，为云端留出更多的处理和网络连接能力。
边缘计算的推动者
如果我们能够解决挑战中的一些，那么我们确实能实现边缘计算的边缘。英特尔是致力于边缘计算的代表公司之一，并正在考虑解决这些问题的新方法。雷锋网此前报道，英特尔10月份推出了由Movidius芯片和Arria FPGA组合打造的新系列计算机视觉加速器，旨在简化具有计算机视觉功能的设备的开发和制造。基于Movidius的设备主要用于摄像头和低功耗服务器等边缘设备，而Arria 10 FPGA设备的功耗更高，Intel会将其配置为“边缘服务器”。
移动处理器两大提供商高通和联发科的最新处理器骁龙855和Helio P90都强调AI功能，他们都希望最新理器也能在边缘AI计算中发挥重要作用。在昨天举行的Helio P90发布会上，联发科技总经理陈冠州接受雷锋网等媒体采访时表示非常看好边缘AI市场，联发科在汽车市场的布局也已经开始。
当然，上述六个问题确实是影响边缘计算发展的关键问题，但云端+终端完美协同并非不可能。
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责编：pingxiaoli
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