最初发表于tamiz.pro.
IoT设备,5G网络和实时数据处理需求的激增催化了计算范式的根本转变:从集中式云基础设施向分布式边缘计算转变.
这种建筑演变使数据处理和存储更接近数据生成的来源,将延迟度降到最低,保存带宽,并使得能够自主操作.
然而,将计算功率分布在一个庞大的、常常是多种多样的边缘节点网络上,带来了重大的复杂性,特别是在中间器件——连接组织促进通信和数据流动——及其在安全和可扩展性方面的固有挑战方面。
这种深潜将探索边缘计算对中相器的建筑影响,侧重于安全和可伸缩性的关键方面,这些方面定义了这种分布式地貌中的成败.
内容表
1.
理解边际计算范式
2.
理解边际建筑中中件的作用
3.
边际安全挑战
4.
保障边际中件的战略
5.
在边际环境中放大中件
6.
可缩放边际的建筑模式
7.
实用考虑与最佳做法
8.
常被问到的问题
1.
理解边际计算范式边际计算通过使计算和数据存储更接近生成数据的网络"前沿"来扩展云计算的能力.
这可以包括工业IOT设备,智能城市传感器,零售点,自主车辆,甚至智能手机等用户设备.
这一转变的主要动机包括: 降低延迟: 本地处理数据可以消除到中央云层的往返,对于自主驾驶或工业自动化等实时应用至关重要.
带宽优化:只需要将汇总或预处理后的数据发送到云中,显著地降低了网络流量和成本.
增强可靠性:边缘节点即使断断续续或没有连接到中央云也能够自主运行.
数据主权与隐私:将敏感数据保存在局部可以遵守监管要求.
边缘部署一般由多层组成: 设备/传感器: 数据的最终来源,往往是经过处理的见解的消费者。
Edge Nodes/Gateways:这些是计算的第一层,从多个设备汇总数据,进行局部处理,并有可能运行轻量级应用程序.
雾计算层(optional):边缘和云层之间的更坚固的地层,提供比基本边缘节点更实质性的计算和存储,但仍比中央云更接近.
Cloud/Data Center:用于长期存储的集中式大脑,重分析,机器学习训练,以及全球管弦乐.
2.
Middleware在边际架构中的角色Middleware在分布环境中起到连接不同应用,系统和装置的胶水作用.
在边缘计算中,由于边缘节点的异质性,资源限制和间歇连接,它的作用变得更加重要.
边中器件便利: 数据摄取和预处理:从各种传感器和设备中收集数据,过滤,汇总,并转换后再由本地处理或传输到云中.
设备管理:提供,监测,更新,管理边缘设备和应用的生命周期.
节点间通信:使不同边缘节点之间或边缘节点与云层之间能够进行通信.
应用程序管弦乐:在边缘部署、运行和管理集装箱化或虚拟化应用程序。
协议翻译:将不同的通信协议(如:MQTT,CoAP,HTTP,专有工业协议)相接.
本地数据存储:在边缘提供即时或持续存储能力.
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