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IoT 和 5G 正在把计算推到边缘

作者:作者 Agam Shah
更多的计算在边缘设备上进行,处理大量的信息

英特尔预测,到2020年,互联网用户平均每天使用的流量将达到1.5GB,每天的视频流量会高达1PB。大量的数据是由无人驾驶车辆、移动设备和物联网设备产生的。

每天,更多的信息被收集并发送到大型数据中心的高速服务器上,对其进行分析和解释。这种分析有助于增强图像和语音识别功能,让无人驾驶汽车成为现实。

新出现的超高速数据网络,例如5G——无线技术的熔炉,这些网络把收集到的越来越多的信息发送出去,给数据中心带来了压力。服务器已经被重新设计以处理更多的数据,像Gen-Z和光纤等大吞吐量技术有助于减少延迟。

在最近闭幕的移动世界大会(MWC)上,边缘计算是基础设施提供商的一个重要议题。边缘计算涉及在中间服务器上或者在网络边缘进行处理。这类计算能够让移动服务响应的更快,而不会对核心网络中的服务器造成压力。

边缘计算还可以提供即时分析功能,以确保垃圾信息被放弃,只有有用信息才被传送给核心网络上的服务器。边缘计算也出现了虚拟化,把较小数据包中的数据负载重新路由到合适的服务器上进行处理。

在移动世界大会上,很多公司展示了边缘计算产品,并分享了边缘计算新理念。大多数供应商有一个共同的目标:更好地控制流量,更好地感知数据,尤其是物联网设备收集到的大量的数据。

惠普企业展示了其最新一代物联网服务器Edgeline, 与该公司的Proliant服务器相似,但更轻便。服务器位于边缘,能够在把数据发送到数据中心核心服务器之前分析数据。服务器能够对边缘上的数据包进行虚拟化,从而更好地利用计算资源。

例如,Edgeline服务器可以处理移动计算任务,在边缘响应脸书的帖子或者搜索请求。对于图像识别等数据更密集的任务,可以路由回中央数据中心网络来处理机器学习任务。

戴尔也展示了用于多种物联网应用的Edge Gateway 3000服务器。服务器可以在收集点分析数据并将它们分发到数据中心。这些服务器使用英特尔最新的Atom芯片,该芯片具有16个内核。

3001型主要面向工业自动化和能源管理;3002型是针对运输和物流,适合卡车等大型车辆;而3003型设计用于视频流和销售点应用。

服务器使用来自英特尔的Xeon-D或者Atom新芯片,芯片制造商在展会上展示了这些芯片。芯片主要用于边缘服务器和网络设备。这些芯片不如在数据中心主流服务器中使用的Xeon E5芯片那么强大。

Ubuntu展示了一些具有边缘处理功能的开放计算项目网络路由器设计。路由器运行Ubuntu Snappy Core,可以运行软件进行边缘处理。这些路由器本身就是服务器,从而减少了高端服务器的负载。Ubuntu “snaps”——就像应用程序,可以支持实现特定的边缘处理任务。开放计算项目峰会上会有关于新边缘路由器设计更详细的信息。

Ubuntu展台另一个有趣的演示展示了一台ARM服务器为5G网络执行边缘处理。ARM服务器安装了已经在网络设备中使用的64位Cavium ThunderX2芯片,也可以多片使用作为低功耗服务器芯片,实现更强大的边缘处理功能。

边缘处理不需要功能强大的CPU,但是芯片应能够收集并分析大量的数据,并确保它们被正确的虚拟化和重定向。采用ARMv8 64位架构,ARM服务器芯片能够虚拟化数据,这已经被Cavium等芯片制造商所采用。

边缘处理对于无人驾驶汽车也很重要。最终的愿景是无人驾驶汽车能够连接到云中的超高速服务器上,识别图像,绘制地图,并做出更好的驾驶决策。但是这些连接不一定总能实现,无人驾驶汽车对此就可以使用边缘处理。.

英特尔和高通为无人驾驶汽车的边缘处理提供了独特的电路。英特尔正在把FPGA(现场可编程门阵列)用在无人驾驶汽车中,以处理特定任务,而高通则采用了数字信号处理器。英特尔客户以及物联网企业和系统架构集团总裁Venkata Renduchintala说,FPGA和其他组件是无人驾驶汽车和灵活的5G基础设施的关键组件。

电信提供商也正在优先考虑边缘处理,寻找方法为他们的客户提供更灵活的服务。例如,SK电信正在测试韩国首次部署的5G,发现边缘处理在虚拟化其数据和射频网络方面非常有价值。

 

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