Desde o nascimento da computação periférica, tem havido vozes que afirmam que a computação periférica é o "fim" da computação em nuvem. Mas, após a verificação do tempo, a relação entre a computação em nuvem e a computação periférica é mais clara: porque a computação periférica resolve os problemas de aplicação das aplicações de computação em nuvem nos recursos periféricos e torna-se um apoio importante para a computação em nuvem no desenvolvimento futuro da computação periférica e da computação em nuvem, esta última fundir-se-á inevitavelmente, resultando daí a "sinergia entre a nuvem e a periferia".
A computação periférica é um complemento eficaz da computação em nuvem
Processamento e análise de dados em tempo real ou mais rápido. Os dados são processados mais perto da fonte e não num centro de dados externo ou na nuvem, reduzindo assim a latência. Por exemplo, os carros autónomos criam uma enorme quantidade de dados em tempo real, muitos dos quais têm de ser partilhados com os carros vizinhos, e a latência da transmissão de dados é inaceitável quando os dados são carregados para a nuvem para computação e depois descarregados para o dispositivo final. Ao utilizar dispositivos de computação periféricaSe a informação for processada rapidamente e respondida corretamente, é possível garantir que é transmitida rapidamente aos outros veículos.
Custos mais baixos. As empresas gastam menos em soluções de gestão de dados para dispositivos locais do que em redes de centros de dados e de nuvens.
Menos tráfego de rede. Com o aumento dos dispositivos conectados, será gerada uma grande quantidade de dados em tempo real, de acordo com as previsões da IDC, até 2020, a quantidade total de dados globais será superior a 40ZB, uma grande quantidade de dados a serem carregados para a nuvem para cálculo, a pressão de transmissão da rede será cada vez maior, enquanto a borda do processo de computação e os servidores em nuvem não têm muitas trocas de dados, apenas uma pequena quantidade de informações válidas a serem carregadas na nuvem e, portanto, não precisa ocupar muito Portanto, não precisa ocupar muita largura de banda da rede.
Funcionamento mais eficiente das aplicações. Com menos atrasos, as aplicações podem ser executadas de forma mais rápida e eficiente.
Funciona offline e suporta transferências intermitentes. A dependência reduzida da nuvem também significa que alguns dispositivos podem funcionar offline de forma estável em áreas com sinais fracos ou mesmo sem serviço de rede; quando for altura de carregar dados, basta deslocar o dispositivo para uma área onde haja cobertura de sinal para carregar os dados para a nuvem. Cenários como uma plataforma petrolífera no oceano ou um avião no ar são áreas específicas onde existe uma grave falta de serviço de rede.
Segurança e conformidade: Em maio de 2018, a União Europeia aprovou o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD), que foi descrito como a lei de proteção de dados mais rigorosa da história. Uma vez que a recolha e o cálculo de dados são efectuados localmente, as informações sensíveis podem ser transmitidas para a nuvem sem passar pela rede, evitando eficazmente a fuga de dados durante o processo de transmissão, e parte das informações também receberá proteção adequada se a nuvem for atacada.
A computação periférica deve basear-se no desenvolvimento da computação em nuvem
A Internet das coisas no dispositivo gera uma grande quantidade de dados, os dados são carregados para a nuvem para processamento, causará uma enorme pressão sobre a nuvem, portanto, processamento separado. Neste momento, a computação periférica distribuída em cada nó será responsável pela sua própria gama de trabalho de computação e armazenamento de dados. Para cenários de aplicação, isto não é suficiente.
Tomemos como exemplo a condução automática, o modelo de computação do futuro é uma combinação de computação periférica e computação em nuvem, o lado periférico do chip especial de condução automática detectará os dados do sensor e processará imediatamente a tomada de decisões; ao mesmo tempo, estes dados após o processamento, mas também na convergência da nuvem, análise de grandes volumes de dados, construção e edição de modelos, ao mesmo tempo que fazem simulações em grande escala, análises aprofundadas e aprendizagem automática, e equipamento periférico para atualização e modernização. O equipamento de ponta será atualizado e melhorado para tornar o equipamento de ponta mais inteligente. Algoritmo + chip + computação em nuvemconstituem os três eixos centrais do futuro da condução automática.
Verifica-se que o poder de processamento dos dispositivos periféricos no processamento de grandes volumes de dados, no armazenamento de grandes volumes de dados, no desenvolvimento de aplicações, na aprendizagem automática e na inteligência artificial não pode ser comparado com o da nuvem. Ao mesmo tempo, a conceção, o desenvolvimento, o teste, a implantação e a gestão de aplicações e outras funções na nuvem são a chave para o desenvolvimento de aplicações periféricas.
A computação em nuvem não pode ser substituída pela computação periférica, e as duas complementam-se e criam sinergias entre si.
Combinado com os exemplos anteriores, pode ver-se que o equipamento que fornece a capacidade de computação periférica está principalmente no front-end, responsável pela recolha, cálculo e processamento de dados em tempo real.
No entanto, a maior parte dos dados não são dados descartáveis e os dados processados têm de ser retidos no sistema para formação de algoritmos, validação de dados e outros fins. Isto exige um "contentor" de grande capacidade, que não está disponível na computação periférica.
Neste "contentor", os dados serão armazenados para a prospeção de grandes volumes de dados, a formação de algoritmos, a personalização dos utilizadores, etc., que não são necessários em tempo real, e os dados serão transmitidos ao equipamento terminal após a conclusão destas operações, melhorando assim a qualidade do serviço.
Este "contentor" é a computação em nuvem, a computação em nuvem para fazer análise e extração de grandes volumes de dados, partilha de dados, enquanto o modelo de algoritmo é treinado e atualizado, os algoritmos actualizados são enviados para o front end, de modo a que o equipamento do front end seja atualizado e atualizado para completar o ciclo fechado de aprendizagem independente. Ao mesmo tempo, estes dados também necessitam de cópia de segurança, quando a extremidade do processo de computação em caso de acidente, os dados armazenados na nuvem não se perderão.
De um ponto de vista geral, a computação periférica não pode substituir a computação em nuvem, mas também não pode ser separada desta. No futuro, a computação em nuvem formará uma relação complementar e sinérgica com a computação periférica, sendo necessário que esta trabalhe em estreita colaboração com a computação em nuvem para melhor satisfazer as necessidades de vários cenários de aplicação.
A computação periférica será principalmente responsável pelo processamento de dados em tempo real e de ciclo curto, responsável pelo processamento e execução em tempo real das empresas locais, a fim de fornecer dados de elevado valor para a nuvem; a computação em nuvem através da análise de grandes volumes de dados, responsável pelo processamento de dados em tempo não real e de ciclo longo, pela otimização dos resultados das regras ou modelos empresariais, até à periferia, de modo a que a periferia da computação periférica satisfaça as necessidades da comunidade local e, ao mesmo tempo, complete a aplicação da gestão do ciclo de vida completo.