Déploiement du Edge Computing

Thèmes abordés

Edge computing, cloud computing, déchargement de l'informatique, gestion de la mobilité, déchargement du trafic, technologies de sécurité, 5G, machines virtuelles, virtualisation, IdO Internet des Objets, IA Intelligence Artificielle, société intelligente, fonderie EdgeX, trafic de données, traitement des big data, cloud de périphérie, traitement de données, ressources informatiques, ressources de réseau, services de réseau, Internet intelligent des objets, fog computing, stockage des données, projet open source, implémentation et d'application du edge computing, VNF Virtual Network Functions, fonctions de réseau virtuel, architecture edge-cloud, technologies VIM, VIM Virtualized Infrastructure Management

Résumé du document

En raison de l'augmentation de la quantité de données et des exigences croissantes en matière de traitement des données, le edge computing est apparu à un moment historique. La technologie du edge computing fournit des services d'intelligence artificielle pour des terminaux et des données en croissance rapide, et rend les services plus stables. Le edge computing est proche de la source des données, comme les terminaux intelligents. Elle stocke et traite les données à la périphérie du réseau. Il est à proximité de l'emplacement, et fournit aux utilisateurs des services de proximité. En termes de traitement des données, il est plus rapide, en temps réel et sécurisé. Il peut également résoudre le problème de la consommation excessive d'énergie dans le cloud computing, réduire les coûts et diminuer la pression sur la bande passante du réseau. Le edge computing est appliqué dans divers domaines tels que la production, l'énergie, la maison intelligente et le transport.

Extraits

[...] Wu and L. Qi, Cloudlet: towards mapreduce implementation on virtual machines, Proceedings of the 18th ACM international symposium on High performance distributed computing, pp. 65- S. H. Mortazavi, M. Salehe, C. S. Gomes, C. Phillips and E. de Lara, Cloudpath: A multi-tier cloud computing framework, Proceedings of the Second ACM/IEEE Symposium on Edge Computing, pp. M. [...]

[...] Sajjad, K. Danniswara, A. Al-Shishtawy and V. Vlassov, Spanedge: Towards unifying stream processing over central and near-the-edge data centers, IEEE/ACM Symposium on Edge Computing, pp. 168- Z.-W. Xu, Cloud-sea computing systems: Towards thousand-fold improvement in performance per watt for the coming zettabyte era, Journal of Computer Science and Technology, Vol pp. 177- B. Amento, B. Balasubramanian, R. J. Hall, K. [...]

[...] Sur la base de ces observations, le edge computing a été exploré dans le domaine des jeux mobiles. Parmi les autres exemples sensibles à la latence, on peut citer les voitures autonomes pilotées par le edge computing et l'IdO industriel [53]. Implémentation d'application à forte intensité de données Avec l'émergence de l'Internet des objets, de plus en plus de dispositifs de collecte de données génèrent de grandes quantités de données locales spécifiques au contexte. Transmettre toutes ces données à des serveurs cloud pour analyse est devenu infaisable, de sorte que l'écart entre les volumes de données générées localement et le débit du réseau étendu a donné naissance à une autre catégorie importante d'applications du edge computing : les applications à forte intensité de données. [...]

[...] Le Centre culturel Mercedes-Benz de Shanghai a mis en place une technologie edge computing à accès multiple. Les nœuds du edge sont déployés en adoptant le schéma technique du réseau de programmation vidéo du edge. Les vidéos tournées dans le lieu sont stockées dans un cloud du edge dédié, et les spectateurs peuvent accéder aux informations vidéo stockées dans le cloud du edge par le biais de dispositifs mobiles, évitant ainsi le retard causé par la connexion au cloud central. [...]

[...] Le edge computing est une extension du cloud computing, qui a ses propres caractéristiques. La principale caractéristique du cloud computing est qu'il peut appréhender l'ensemble, traiter une grande quantité de données, effectuer une analyse approfondie, et joue également un rôle important dans le traitement des données en temps non réel. Par contre, le edge computing se concentre sur le local et peut jouer un meilleur rôle dans l'analyse intelligente à petite échelle et en temps réel, comme la satisfaction des besoins en temps réel des entreprises locales. [...]