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Hyperscalers、边缘和云:这一切意味着什么?

来源:千家网
2021/6/21 13:29:38
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导读:随着物联网的普及,连接和计算技术变得更加多样化。为物联网生态系统提供动力的方式似乎太多了,很难从铺天盖地的流行词中脱颖而出,理解它对你独特的商业案例意味着什么。
  随着物联网的普及,连接和计算技术变得更加多样化。为物联网生态系统提供动力的方式似乎太多了,很难从铺天盖地的流行词中脱颖而出,理解它对你独特的商业案例意味着什么。
 
  Hyperscalers是什么?
 
  这个术语来源于超大规模计算,这是一种处理数据的敏捷方法。根据数据流量,规模可以快速上升或下降。Hyperscalers采用了这种计算方法,并将其应用到数据中心和云计算中,以适应波动的需求。
 
  业务中的主要超级标量提供基础设施即服务(IaaS),以帮助满足寻求数字平台的企业。本质上,超级标量管理物理基础设施,而最终用户定制虚拟化计算基础设施。
 
  技术堆栈中的基础设施层是计算能力所在的地方。物联网正在超级规模运营商和电信公司中获得青睐,它们正开始投资建设物联网平台。物联网平台有助于更快地将物联网解决方案推向市场,并简化部署过程。
 
  这是对物联网在技术领域重要性的重大认可,但Hyperscalers肯定不是第一个开发物联网平台的。研究使用云服务提供商提供的物联网平台与物联网专家提供的物联网平台的好处是很重要的。
 
  由于可以计算数据的速度,边缘计算越来越受欢迎。数据不是从边缘发送到云端,而是在边缘计算。不过,边缘可能意味着几件事。
 
  • 电信边缘:电信边缘的计算位于移动蜂窝基站或附近的数据中心附近,并与云相结合。这将数据中心的低延迟和回程减少优势与云的可扩展性和移动性结合在一起。
 
  • 网络边缘:网络边缘提供可扩展性和敏捷性,通过更低的延迟和更高的吞吐量和可靠性来满足需求。网络边缘位于网络核心之外,包括数据中心、路由器和固定无线接入。
 
  • 设备边缘:边缘设备将通过传感器收集数据,设备本身将进行计算,使其成为三者中最快的边缘计算选项。
 
  云与边缘:选择哪个?
 
  在边缘和云之间进行选择时,归结为速度和成本。机器人技术中的人工智能和机器学习是边缘计算最有意义的用例。当延迟容忍度较低时,接近设备级别的处理是有意义的。此外,在自动驾驶汽车等用例中,自动化流程中机器的反应时间较慢可能会带来灾难。
 
  但并非所有物联网用例都是关键任务,延迟不是主要因素。例如,智能农业不会将成本投入边缘设备或开发网络或电信边缘,因为处理器速度较慢的低功耗设备是数据聚合的核心。
 
  (原标题:Hyperscalers、边缘和云:这一切意味着什么?)

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