邊緣計算浪潮已來

佚名

在云計算席卷行業，霧計算緊隨其后的同時，英特爾認為真正的角逐正在邊緣悄然展開。

帶寬 及時 隱私：

邊緣浪潮背后的推力

IDC預測，到2020年全世界將有多達500億的智能設備接入互聯網，未來40%以上的數據需要在邊緣進行分析、處理和存儲。

這些智能設備包括：智能手機、個人穿戴設備、汽車、核磁共振儀、智能路燈、蒸汽發電機、飛機發動機等各式各樣的智能設備。通訊技術正在從4G走向5G，但是網絡帶寬的增長速度正在被數據的增長速度窮追不舍。

IDC預計，到2018年有40%的物聯網數據需要在邊緣進行存儲處理和分析，那么將有50%的物聯網的網絡會面臨著帶寬的問題。

面對數據量的爆炸式增長和帶寬的挑戰，英特爾認識到，要讓更多的計算在邊緣進行。

其次，物聯網時代引發的智能設備數量激增已經成為共識，幾乎所有的行業都對數據處理的響應速度提出了更高的要求，各類應用場景均無法容忍網絡的延遲和計算延遲。

以英特爾正在著力發展的自動駕駛為例，如果攝像頭識別到有行人正在從車輛前方走過，攝像頭識別圖象，然后對圖象進行壓縮，再通過網絡傳輸到數據中心進行分析，并做出相應的判斷。這還遠未結束，判斷的結果需要再次通過網絡傳輸回到前端車輛，從而采取相應的制動操作。如果按照這樣的閉環，當汽車做出最終決策的時候，可能已經造成了不可避免的損失。

另外，數據擁有者對數據隱私保護的意識也在逐漸提升，他們不希望將數據上傳至云端，再通過第三方進行分享，而希望這些數據在本地就得到處理。……