英特尔的Sachin Katti谈云到边缘技术

英特尔的Sachin Katti谈云到边缘技术

目录

1. 引言
2. 云计算和边缘计算的关系
3. 边缘本地工作负载的定义
4. 边缘本地应用的例子
5. 云计算作为边缘计算的后端
6. 不同垂直行业中的边缘计算应用
7. 边缘计算的挑战和解决方案
8. 数据在边缘计算中的处理
9. 英特尔在云到边缘的解决方案中的优势
10. 云到边缘技术的未来和人工智能的作用

随着社会的发展，边缘计算和云计算的关系越来越受到关注。边缘计算，作为一种新兴的计算模式，正在迅速增长，而云计算则已经成为了企业IT部署的主流选择。本文将探讨边缘计算和云计算之间的相互作用，以及企业如何最佳支持它们的边缘计算技术。

🌩️ 引言

随着数字化和自动化的趋势愈发明显，企业对于支持远程工作和分布式网络的需求日益增长。这推动了边缘计算的发展。边缘计算是一种将计算资源和数据处理功能放置在接近数据源的位置的计算模式。相比之下，云计算是将计算资源和数据存储在远程数据中心的模式。边缘计算的发展源于一种名为"边缘本地工作负载"的应用需求，这些工作负载需要在边缘位置执行，而不是在云上执行。这些边缘本地工作负载可以是出于多种原因，如需要在物理位置上运行的应用程序，或需要遵守政府法规的应用程序。

🌐 云计算和边缘计算的关系

在云计算和边缘计算之间存在着密切的关系。边缘计算和云计算之间的互动是一种相互促进的关系。边缘计算平台将支持边缘本地应用程序的发展，并使用云作为长期存储和分布式部署的协调系统。云计算提供可扩展的计算资源，以满足边缘计算平台需要在大规模部署中进行协调。云计算还提供了软件开发和管理的便利性，使得开发人员能够更加轻松地构建和管理边缘本地应用程序。

🔌 边缘本地工作负载的定义

边缘本地工作负载是指那些需要在边缘位置执行的应用程序或工作负载。这些工作负载通常由于多种原因而需要在边缘位置运行，例如应用程序需要在物理位置上运行，或需要遵守政府法规。这些边缘本地工作负载的出现推动了边缘计算平台的发展。

🏢 边缘本地应用的例子

边缘本地应用是指那些需要在边缘位置执行的应用程序的集合。这些应用程序可以是物联网(IoT)设备、传感器、摄像头、工业自动化系统、零售商店的自动结账系统等。这些应用程序需要在边缘位置执行，以满足性能、延迟、隐私、带宽和法规等要求。边缘计算平台为这些边缘本地应用提供了必要的计算和存储资源。

🌤️ 云计算作为边缘计算的后端

云计算作为边缘计算的后端起到了协调和管理的作用。在边缘计算系统中，云作为一个逻辑上的中心管理引擎，用于协调分布在多个边缘位置上的边缘计算系统。边缘计算系统可以是部署在不同地点的边缘计算节点，这些节点通过云进行协调和管理。云计算提供了在大规模部署中快速添加和管理资源的便利性，同时也提供了长期存储和协调的功能，以支持边缘本地应用的需求。

🚧 不同垂直行业中的边缘计算应用

边缘计算在不同垂直行业中有着广泛的应用。在零售业中，边缘本地应用被用于自动结账系统、库存管理和智能安防系统。在医疗保健领域，边缘计算被用于实时监测、远程诊断和智能医疗设备。在物流业中，边缘计算被用于实时跟踪、运输优化和安全监控。边缘计算的应用还可以在制造业、能源行业、交通领域等领域找到。

🧩 边缘计算的挑战和解决方案

边缘计算面临着一些挑战。首先，边缘计算是一个高度分布式的系统，需要管理多个位置上的计算资源。这需要解决网络连接性、能源供应和计算资源限制等问题。其次，边缘本地应用的特点决定了它们需要一个轻量级的软件堆栈。开发人员需要仔细选择适合边缘计算环境的软件组件，同时要注重协调和管理，以减轻边缘计算系统的操作复杂性。

📊 数据在边缘计算中的处理

在边缘计算中，边缘设备通常无法像云计算中那样处理大量数据。然而，边缘设备会收集大量数据，并将其集中到部署在边缘位置的边缘计算平台上。这些边缘计算平台承担着处理和分析数据的任务，并运行边缘本地应用。因此，数据在边缘计算中的处理是通过建立边缘计算平台来实现的。

💪 英特尔在云到边缘的解决方案中的优势

英特尔在云到边缘的解决方案中具有竞争优势。首先，英特尔提供多样化的系统级芯片(SoC)，具有适当的计算、加速和网络存储功能，以满足不同行业的需求。其次，英特尔还提供了适用于边缘计算的软件平台，如OpenVINO，可优化云上训练的人工智能模型在边缘设备上的执行。最后，英特尔在构建网络和边缘计算平台的方面也具有丰富的经验，可以帮助企业解决边缘计算中的操作和管理挑战。

📈 云到边缘技术的未来和人工智能的作用

人工智能将在云到边缘技术中发挥重要的作用。人工智能将成为支持边缘本地应用的关键技术之一。未来的趋势是将人工智能的训练和推理分布在边缘计算和云中，通过联邦学习等技术实现跨边缘位置和信任边界的数据共享和模型构建。边缘计算中的数据将变得高度分布和联合，而云计算将作为协调和管理分布式边缘计算系统的平台。

FAQ

Q: 云计算和边缘计算之间有什么区别？ A: 云计算是将计算资源和数据存储在远程数据中心的模式，而边缘计算是将计算资源和数据处理功能放置在接近数据源的位置的模式。

Q: 边缘本地工作负载是指什么？ A: 边缘本地工作负载是指那些需要在边缘位置执行的应用程序或工作负载，如零售店的自动结账系统。

Q: 为什么边缘计算在不同垂直行业中被广泛应用？ A: 边缘计算可以满足不同行业的性能、延迟、隐私、带宽和法规等需求，如医疗保健领域的实时监测和物流业的实时跟踪。

Q: 数据在边缘计算中是如何处理的？ A: 边缘设备将数据收集并传输到部署在边缘位置的边缘计算平台上进行处理和分析。

Q: 英特尔在云到边缘的解决方案中有什么优势？ A: 英特尔提供多样化的适用于边缘计算的系统级芯片(SoC)，并具有丰富的经验和软件平台。

Q: 云到边缘技术的未来如何发展？ A: 未来的发展趋势是通过联邦学习等技术将人工智能分布在边缘计算和云中，实现数据共享和模型构建。