邊緣計算教程

邊緣計算是一種分散式計算模型，它將計算和資料儲存更靠近資料來源。與傳統的雲計算相比，這種方法有助於減少延遲、頻寬使用、能耗和可靠性問題。

本邊緣計算教程涵蓋了從基礎到高階的主題，例如邊緣計算簡介、其架構以及它與雲計算的不同之處。本教程對 IT 專業人員、軟體開發人員、資料科學家和網路工程師以及學生都有幫助。

邊緣計算如何工作？

邊緣計算透過在靠近資料生成源的地方處理資料來工作，最大限度地減少了原始資料直接傳輸到雲伺服器。以下是步驟：

• 首先，當諸如物聯網感測器、攝像頭和機器等裝置即時生成大量資料時。
• 邊緣：邊緣裝置（如閘道器、路由器或本地伺服器）在本地處理資料，而不是將所有資料傳送到集中式雲。這包括過濾、聚合或分析資料以提取有意義的見解。
• 透過邊緣處理後的資料，可以立即做出決策。例如，在自動駕駛汽車中，可以立即分析來自感測器的即時資料，以便在不延遲的情況下做出駕駛決策。
• 現在，只有相關或彙總的資料才會傳送到雲端以進行進一步分析、儲存或長期處理。這最終減少了頻寬使用並最大限度地減少了延遲。
• 儘管如此，邊緣裝置仍可能與雲端通訊以執行需要更廣泛處理、歷史資料分析或集中管理的任務，但它們主要獨立執行以滿足即時需求。

邊緣計算的應用

以下是在不同行業中邊緣計算的幾個重要應用：

• 在製造領域，它可以訪問即時預測性維護並提高生產效率，同時最佳化能耗。
• 在農業領域，它有助於實現土壤監測、智慧灌溉和改進的作物管理，以及牲畜健康監測。
• 在醫療保健領域，內建邊緣計算的可穿戴裝置提供即時反饋和 AI 診斷，同時確保資料安全和合規性。
• 在銀行業，它支援更快的交易、欺詐檢測和資料安全，並透過 AI 工具改善客戶體驗。
• 在汽車行業，它為智慧汽車提供動力，實現即時導航和安全監控。

邊緣計算與現實生活中的例子

讓我們考慮一個例子：假設你有一輛汽車，它與你的智慧手機整合，以管理各種功能，例如電話呼叫、導航、娛樂等。

現在，如果每五分鐘將所有生成的資料直接傳送或傳輸到雲端，就會產生一些問題，例如延遲增加；如果資料量大或複雜，則可能會降低響應速度；頻寬過載；系統過載；資料隱私問題；以及複雜的資料管理。因此，牢記這一點並解決此問題，引入了邊緣計算，旨在解決與頻繁資料傳輸相關的問題。

現在，資料不是直接傳送到雲端，而是先傳輸到邊緣，邊緣會處理資料，並且只有相關或彙總的資訊才會傳送到雲端，這最終有助於最大限度地減少資料量或冗餘，實現即時處理、最佳化頻寬使用和可擴充套件的資料管理。

因此，在繼續學習邊緣計算之前，讓我們討論並區分幾個術語——邊緣、霧和雲計算。

邊緣、霧與雲計算

邊緣計算

它是一種分散式計算模型，用於在靠近資料生成源（例如物聯網裝置、感測器）的地方處理資料，以減少延遲、提高響應時間和節省頻寬。

霧計算

霧計算是雲計算的擴充套件，它使用分散式方法，在邊緣和雲之間各個點處理資料。它通常涉及多層計算資源，這提供了更大的靈活性和可擴充套件性。

雲計算

而云計算是一種集中式計算模型，其中資料處理和儲存發生在雲資料中心。使用者可以透過網際網路訪問這些資料或資源，具有巨大的按需可擴充套件性和強大的計算能力，但由於距離資料來源較遠，因此通常會遇到更高的延遲。

邊緣計算的優勢

以下討論了邊緣計算的幾個優勢：

• 降低延遲 - 在更靠近資料來源生成的地方處理資料可最大限度地減少延遲，從而可以進行即時決策，這對於自動駕駛汽車和工業自動化等應用尤其重要。
• 頻寬效率 - 透過在本地過濾和處理資料，邊緣計算有助於減少傳送到雲端的資料量，最終減少網路擁塞並降低頻寬成本。
• 即時洞察 - 邊緣的即時資料分析有助於快速響應不斷變化的條件，支援需要快速洞察力的應用程式。
• 提高可靠性 - 邊緣的本地處理還允許系統即使在沒有網際網路連線的情況下也能繼續執行，這最終提高了整體系統可靠性。
• 增強安全性和隱私 - 邊緣計算還將在本地處理敏感資料，從而減少傳輸過程中的暴露，並最大限度地降低資料洩露的風險。
• 可擴充套件性 - 邊緣計算使組織能夠透過新增更多邊緣裝置輕鬆擴充套件其運營，而不會給集中式資源帶來壓力。
• 節省成本 - 減少傳輸到雲端的資料量可以降低資料傳輸和儲存成本，這使得邊緣計算成為更經濟的解決方案。
• 最佳化效能 - 邊緣本地處理還有助於透過減少延遲並允許更快的資料檢索和處理來提高應用程式效能。
• 更好地利用資源 - 邊緣計算透過平衡跨裝置的工作負載並減少中央伺服器的負載來實現資源的有效利用。

邊緣計算的侷限性

儘管邊緣計算帶來了眾多好處，但它仍然存在一些侷限性，如下所述：

• 資料管理方面的挑戰 - 資料管理挑戰，其中確保跨分散式邊緣裝置的資料一致性可能是一個複雜的過程，即時處理也可能具有有限的儲存容量，這使得難以處理大量資料。
• 基礎設施和部署成本 - 在建立邊緣計算基礎設施時，維護和更新可能需要大量資本投資。
• 安全風險 - 邊緣裝置的數量可能導致更多潛在的網路攻擊切入點。在本地處理敏感資料會導致對合規性以及資料隱私的擔憂。
• 管理複雜性 - 將邊緣計算與現有的 IT 系統整合和處理可能很複雜，並且需要專門的知識。由於其不同的需求和條件，跨多個位置擴充套件邊緣計算也具有挑戰性。

學習邊緣計算的先決條件

對於邊緣計算，重要的是要具備網路概念、雲計算基礎知識、物聯網 (IoT) 裝置、協議和資料管理技術的紮實基礎，精通 Python 或 Java 等程式語言。還需要熟悉分散式系統、容器化（例如 Docker、Kubernetes）和網路安全原則，並具備良好的分析技能以解釋即時資料以及對各種邊緣裝置的瞭解。

誰可以學習邊緣計算？

任何人都可以學習邊緣計算，包括 IT 專業人員、軟體開發人員、資料科學家和網路工程師，以及計算機科學相關領域的大學生、商業分析師和對物聯網 (IoT) 和雲技術感興趣的技術愛好者。以及希望提高其分散式計算技能的人。