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处理边沿测算的挑戰

2020-10-27分享 "> 对不起,没有下一图集了!">

很非常容易就得出这样的结果:边沿测算处理了云计算技术没法处理的许多难题,但因为边沿系统软件的高宽比遍布性,这1结果有待商议。每一个边沿连接点都并不是彻底单独的,由于每一个边沿连接点都必须有别的连接点共享资源信息内容,维持数据信息的1致性将是1大挑戰。难题是:怎样融洽很多边沿测算系统软件,另外仍必须它们单独工作中?这是1个多年来1直困扰遍布式系统软件设计方案者的难题,也是大伙儿认知能力之中的遍布式、1致性和同歩难题。

边沿测算系统软件的数量可能很巨大,因而任何处理计划方案都必须大力度拓展。总而言之,这是1个亟待处理的重特大难题。

边沿数据信息

除1些专业解决恶性事件和提交数据信息的工作中负载以外,许多在边沿解决的运用程序流程必须共享资源安全性性、客户和别的信息内容。这些运用程序流程包含:物连接网络运用、手机游戏、广告宣传、VR/AR和挪动运用这些。

一些人提出了数据信息引力(data gravity)的念头,任何运用程序流程工作中负载的有关一部分全是数据信息,因而运用程序流程的设计方案和布署使得浏览数据信息不容易遇到短板,假如程序流程和数据信息相互挨近,这样的实际效果最好是。假如必须维护保养1个中间共享资源数据信息库,那末这些程序流程必须驻留在中间数据信息库周边,这并不是大家必须的遍布式边沿测算。

另外一个挑戰是边沿测算的测算输出功率不高,很难运作传统式的数据信息库或运用程序流程服务器,在其中批准和数据信息解决成本费将会很高。轻量测算如器皿或无服务系统软件将会更合适边沿测算运用情景。

新起的处理计划方案

以便处理这些难题,1些厂商正在推出可完成根据边沿测算和储存的轻量级系统软件。如AWS Greengrass是1种应用无服务器测算和当地缓存文件数据信息,在当地解决数据信息的系统软件,但必须依靠云开展长期性储存。

而以Kuhiro为意味着的初创期企业根据建立1个illusion加以完成,illusion每一个边沿连接点在其当地副本上工作中时存在单独逻辑性1致性数据信息库。

虽然云服务出示商早已开发设计出了用于內部应用的边沿处理计划方案,但伴随着物连接网络运用日趋普及,公司将会很快观念到她们必须处理相近的难题。另外,1些运用程序流程在挪动机器设备商运作,也将会必须在边沿开展解决,比如挨近手机上基站。

与边沿测算和边沿数据信息有关的难题十分繁杂,但云服务出示商和初创期企业出示的处理计划方案将可以处理这些难题,协助公司迅速布署边沿测算。

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