为什么我们需要边缘计算来实现可持续的未来?

众所周知,集中式数据中心每天都在使用大量的能源和水,排放大量的二氧化碳,并产生大量的电子垃圾。事实上,云数据中心已经产生了大约3亿吨二氧化碳当量的温室气体排放[1]。而且,数据中心的能耗正在呈指数级增长[2]。

虽然越来越多的数据中心正在转向绿色能源[3],但这种方法还远远不足以解决问题。更可持续的方法是通过将计算转移到边缘,尽可能减少不必要的云流量、中央计算和存储。根据经验,只要减少数据开销和不必要的数据遍历(Traversal,是指沿着某条搜索路线,依次对树(或图)中每个节点均做一次访问),就可以轻松减少60-90%的数据流量,从而显著影响应用的CO2足迹和成本。

边缘计算在创建数据的设备上或附近存储和使用数据。这减少了发送到云的流量,并在很大程度上对能源消耗和碳排放产生了重大影响。

为什么数字化项目现在需要考虑可持续性?

考虑到气候危机的严重性,每个行业都需要评估其潜在的环境影响,并找到减少碳足迹的方法。数字世界,以及其中最有价值的商品——数据,不应该有任何不同。数字化转型正在进行中,电子设备和it使用数量正在爆炸式增长。因此,新应用程序必须考虑其整个生命周期的碳足迹,特别是在运行和规模上的资源使用[4]。

此外,只有想一想:数据中心使用的全球电力份额估计已经达到了1-3%左右[1],数据中心产生的二氧化碳排放量占全球的2%(与航空业相当)[5]。云数据中心造成的所有排放中有54%是由大型超大规模企业(如谷歌、亚马逊、微软、阿里云)造成的[6]。除此之外,提供和维护云基础设施(制造、硬件运输、建筑和线路)也会消耗大量温室气体[7],并在使用寿命结束时产生大量异常废物(例如有毒冷却剂)[8]。

尤其是考虑到这一点——数据中心需求的增长率令人担忧。随着未来数据处理、存储和流量的稳步增长,预计数据中心的用电量将以每年10%的速度增长[9]。事实上,据估计,到2025年,通信行业将使用全球20%的电力[10]。

边缘计算不仅仅是一些简单的数据预处理,它只利用了边缘上可能的一小部分计算。边缘数据库是进行有意义的边缘计算的先决条件。有了边缘数据库,数据可以直接在设备上存储和处理(即所谓的边缘)。

边缘设备架构

只有有用的数据被发送到服务器并保存在那里,这极大地减少了数据中心的网络流量和计算能力,同时也充分利用了已经在使用的设备的计算资源。这大大减少了数据中心所需的带宽和能量。最重要的是,边缘计算还提供了独立于互联网连接的灵活性,实现了快速的实时响应速度,并降低了云成本。

为什么边缘计算是可持续的?

边缘计算减少了网络流量和数据中心的使用

使用边缘计算可以大大减少穿越网络的数据量,从而释放带宽。带宽是网络在给定时间范围内可以传输的数据数量/大小的度量。带宽由用户共享。因此,在给定时刻通过网络发送的数据越多,网络速度就越慢。边缘上的数据也更有可能是有用的,并且确实在边缘上使用,在其环境的上下文中。因此,与其不断地将数据流发送到云端,不如在边缘处理数据,只将真正有用的数据发送到云端(例如,结果、聚合数据等)。

边缘计算优化了效率

边缘 “数据中心” 通常比云数据中心更高效。如上所述,边缘设备上的资源受到限制。因此,与云基础设施相反,边缘设备不能水平扩展。这就是为什么边缘技术堆栈的每个部分通常都是针对资源效率进行高度优化的原因之一。任何更高效的计算都有助于降低能耗。考虑到已经部署的大量设备,减少相同操作的资源使用在全球范围内的影响是巨大的。

边缘计算使用可用的硬件

已经部署了多个边缘设备领域,但目前未得到充分利用。许多现有设备都能够实现数据持久性,有些甚至用于相当复杂的计算。相反,当这些设备将其所有数据发送到云时,就会失去机会。边缘计算使企业能够利用现有的硬件和基础设施(改造),利用可用的计算能力。如果这些设备继续未得到充分利用,我们将需要构建越来越大的中央数据中心,同时增加现有网络基础设施的负担并减少带宽,以便毫无意义地将所有内容发送到云中。

云与边缘的示例

如今,许多项目都是基于云计算构建的。特别是在第一个原型或试点中,云计算提供了一个简单快速的开始。但是,随着规模的扩大,云计算通常会变得太慢、成本太高且不可靠。在典型的云设置中,数据在边缘设备上收集并转发到云进行计算和存储。通常会发回计算结果。

在此设计中,边缘设备是不智能的设备,依赖于有效的 Internet 连接和有效的云服务器;他们没有任何自己的智慧或逻辑。在智能家居云示例中,数据将从家中的设备(例如恒温器、门、电视等)发送到云中,并在那里保存和使用。

如果用户想在家中通过基于云的移动应用程序进行更改,则更改将被发送到云,在那里进行更改,然后从那里发送到设备。当 Internet 连接断开或服务器不工作时,应用程序将无法运行。

借助边缘 计算,数据可以保留在其产生、使用和所属的地方,而不会不必要地穿越网络。通过这种方式,云基础设施需求通过三种方式减少:首先,减少网络流量,其次,减少中央存储,第三减少计算能力。相反,边缘计算利用了世界上已经部署的所有功能强大的硬件。例如,在智能家居中,所有数据都可以留在房子内并在现场使用。只有真正需要从任何地方访问的一小部分数据才会同步到云中。

以这种家庭环境中的恒温器为例:它每分钟可能会产生 1000 个温度数据点。但是,许多细微的变动通常是无关紧要的,并且不需要每毫秒更新一次数据。最重要的是,您真的不需要所有这些数据都保存云中并且可以从任何地方访问。

借助边缘计算,这些数据可以保持在边缘,并根据需要在智能家居中使用。边缘计算使智能家居能够快速、高效地工作,并在工作互联网连接中自主工作。此外,智能家居所有者可以将私人数据留给自己,不易受到黑客攻击。

边缘计算如何实现新的用例,帮助使世界更具可持续性

如上所述,有各种 IoT 应用程序有助于减少各种浪费。假设这些应用程序本身是可持续的,则可以对创造一个更可持续的世界产生巨大影响。三个强大的示例展示了 IoT 应用对世界的巨大影响:

减少食物浪费

从农场到厨房,物联网应用可以帮助减少整个食物链中的食物浪费。用于监控冷链的传感器,从田间到超市,可以确保食品保持一定的温度,从而保证产品更长时间地保持食品安全和新鲜,减少食物浪费。此外,本地存储可用于支持对抗家庭垃圾的应用程序。

智慧城市照明

例如,美国芝加哥已经实施了一个系统,使他们每年可以节省大约 1000 万美元,伦敦估计,通过智能公共照明系统,它可以节省高达 70% 的当前用电量和成本以及维护成本 [10]。

减少水资源浪费

许多房屋和商业建筑景观仍然手动或按固定时间表浇水。这是一种不精确的浇水方法,没有考虑天气、土壤湿度或植物所需的水位。使用智能物联网水管理解决方案,可以减少景观灌溉,从而节约用水并改善景观健康。

可持续的数字化需要优势

云计算的好处是广泛而强大的,但这项技术是有成本的。绿色数据中心和边缘计算的结合有助于解决这些经常被忽视的成本。通过边缘计算,我们可以减少对带宽和服务器容量的不必要使用(可以归结为基础设施、电力和物理空间),同时利用未充分利用的设备资源。

此外,随着人工智能的日益普及,边缘计算将与可持续的人工智能应用变得非常相关。AI 应用非常耗费资源,边缘AI将有助于以足智多谋的方式分配工作负载,从而降低资源使用。

资料来源:ObjectBox

参考资料:

1.https://www.iea.org/reports/data-centres-and-data-transmission-networks

2.https://8billiontrees.com/carbon-offsets-credits/carbon-ecological-footprint-calculators/carbon-footprint-of-data-centers/

3.https://www.datacenterdynamics.com/en/opinions/future-data-centers-green/

4.https://www.datacamp.com/blog/environmental-impact-data-digital-technology

5.https://www.computerworld.com/article/3431148/why-data-centres-are-the-new-frontier-in-the-fight-against-climate-change.html

6.https://medium.com/@jaychapel/aws-vs-azure-vs-google-cloud-market-share-2019-what-the-latest-data-shows-dc21f137ff1c

7.https://thereader.mitpress.mit.edu/the-staggering-ecological-impacts-of-computation-and-the-cloud/

8.https://link.springer.com/article/10.1007/s12053-019-09833-8#ref-CR2

9.https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/investing-in-the-rising-data-center-economy

10.https://www.smartcitylab.com/blog/urban-environment/lighting-the-road-to-smart-cities-and-sustainability/

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2024-10-31
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边缘计算在创建数据的设备上或附近存储和使用数据。这减少了发送到云的流量,并在很大程度上对能源消耗和碳排放产生了重大影响。

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