自助商城网站建设,wordpress notfound,百度网盘网址,wordpress主题淘客来源#xff1a; 边缘计算社区关于边缘计算的许多方面并不新鲜#xff0c;但它仍在快速发展。例如#xff0c;“边缘计算”包括已经存在了几十年的分布式零售商店分支系统。这个术语也包含了当地工厂和电信提供商计算系统的各种形式#xff0c;尽管这是一种比历史规范更紧密… 来源 边缘计算社区关于边缘计算的许多方面并不新鲜但它仍在快速发展。例如“边缘计算”包括已经存在了几十年的分布式零售商店分支系统。这个术语也包含了当地工厂和电信提供商计算系统的各种形式尽管这是一种比历史规范更紧密、更不私有的方式。随着传感器数据和机器学习数据的激增边缘计算可帮助IT和业务领导者解决问题。然而即使我们在某些边缘计算部署中看到旧架构的回声我们也会看到正在发展的边缘趋势这些趋势很新至少与以前存在的完全不同。例如随着传感器数据和机器学习数据的激增他们正在帮助IT和商业领袖解决从电信到汽车等行业的问题。关于边缘计算的许多方面并不新鲜但它仍在快速发展。例如“边缘计算”包括已经存在了几十年的分布式零售商店分支系统。这个术语也包含了当地工厂和电信提供商计算系统的各种形式尽管这是一种比历史规范更紧密、更不私有的方式。随着传感器数据和机器学习数据的激增边缘计算可帮助IT和业务领导者解决问题。然而即使我们在某些边缘计算部署中看到旧架构的回声我们也会看到正在发展的边缘趋势这些趋势很新至少与以前存在的完全不同。例如随着传感器数据和机器学习数据的激增他们正在帮助IT和商业领袖解决从电信到汽车等行业的问题。应该关注的边缘计算趋势边缘专家探讨了IT和业务领导者在2022年应关注的六大趋势一、边缘工作负载越来越大我们看到的一大变化是边缘上的计算和存储越来越多。分散系统的存在通常更多地是为了减少对网络链接的依赖完成实际上无法在一个中心位置完成的任务这个前提是要有合理可靠的通信。但这正在改变。根据定义物联网通常涉及收集数据。然而随着机器学习应用所需的数据从众多传感器流入原本可能是涓涓细流的事情现在变成了洪水。但即使训练模型通常是在集中式数据中心开发的这些模型的持续应用也会被推到网络边缘。这限制了网络带宽要求并允许快速本地操作例如关闭机器以响应异常的传感器读数。此目标是提供见解并在需要时采取行动。二、RISC-V取得进展当然数据密集型和计算密集型的工作负载需要运行硬件。具体取决于应用以及性能、功耗、成本等之间所需的权衡。传统上的选择通常是自定义、ARM或x86。它们没一个是完全开放的ARM和x86随着时间的推移开发了一个支持硬件和软件的大型生态系统它们主要是由领先的处理器组件设计者驱动的。RISC-V是一种新的、有趣的、基于硬件的开放指令集架构。为什么耐人寻味红帽全球新兴技术布道师Yan Fisher是这样说的“RISC-V的独特之处在于其设计过程和规范是真正开放的。该设计反映了社区基于集体经验和研究的决定。”这种开放的方法以及与之相伴的活跃生态系统已经在帮助推动RISC-V设计在广泛的行业中获胜。RISC-V International首席执行官Calista Redmond观察到“随着向边缘计算的转变我们看到整个生态系统对RISC-V进行了大量投资从阿里巴巴、Andes Technology和NXP等跨国公司到SiFive、Esperanto Technologies和GreenWaves技术等初创公司都在设计创新的边缘人工智能RISC-V解决方案。”三、vRAN成为越来越重要的边缘用例无线电接入网络负责启用和连接诸如智能手机或物联网 设备之类的设备到移动网络。作为5G部署的一部分运营商正在转向更灵活的vRAN方法通过解耦硬件和软件来分解高级逻辑RAN组件并使用云技术进行自动部署、扩展和工作负载分配。作为5G部署的一部分运营商正在转向更灵活的虚拟无线接入网络vRAN方法。红帽电信解决方案经理Hanen Garcia和红帽新兴技术布道师Ishu Verma指出“一项研究表明与传统的分布式/集中式RAN配置相比部署虚拟RAN (vRAN)/开放RAN (oRAN)解决方案可以实现高达44%的网络TCO节省。”他们补充说“通过这种现代化通信服务提供商 (CSP) 可以简化网络运营并提高灵活性、可用性和效率——同时为越来越多的用例提供服务。与专有或基于虚拟机的解决方案相比云原生和基于容器的RAN解决方案成本更低更易于升级和修改能够横向扩展并且供应商锁定更少。”四、规模驱动运营方式边缘计算架构的许多方面可能与仅在数据中心内实施的架构不同。设备和计算机的物理安全性可能较弱并且现场没有IT人员。网络连接可能不可靠。良好的带宽和低延迟不是天然就有的。但许多最紧迫的挑战都与规模有关。可能有数千个或更多网络端点。“严格实行标准化最大限度地减少操作面积。”红帽高级首席软件工程师Kris Murphy确定了应对规模问题必须采取的四个主要步骤“最大限度标准化、最小化操作‘表面积’、尽可能拉而不是推以及将小事自动化。”例如她建议进行事务性更新即原子性更新这样系统就不会最终仅部分更新从而处于不确定的状态。在更新时她还认为端点提取更新是一种很好的做法因为“出口连接更可能可用”。还应注意不要同时进行所有更新以限制峰值负载。五、边缘计算需要鉴证在资源紧张的情况下需要很少或不需要当地资源的能力是值得考虑的务实选择。此外再说一次任何方法都需要高度可扩展否则用途和好处将变得极其有限。一个突出的选择是Keylime项目。“像Keylime这样的技术应该考虑广泛部署它可以验证计算设备启动并保持大规模的可信运行状态尤其是在资源受限的环境中”红帽新兴技术传播者Ben Fisc未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市大脑研究计划构建互联网城市大脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
