探索边缘计算：深入研究亚马逊和Facebook的应用案例

译者 | 李睿

审校 | 重楼

物联网的快速发展和对实时数据处理日益增长的需求导致了一种名为“边缘计算”的新计算范式的出现。随着越来越多的设备连接到互联网并产生大量数据，传统的集中式云计算技术难以满足对低延迟、高带宽通信的需求。

本文旨在更深入地了解边缘计算及其好处和挑战，并详细研究边缘计算在亚马逊和Facebook中的用例。

一、了解边缘计算

边缘计算是一种分布式计算模型，它使数据处理和存储更接近数据生成源。边缘计算不再仅仅依赖于集中式云计算数据中心，而是使用物联网传感器、本地服务器或边缘数据中心等设备，使处理能够在网络的“边缘”进行。这种方法减少了往返于中央数据中心的数据量，从而减轻了网络基础设施的负担，提高了整体性能。

二、边缘计算的优势

1.减少延迟：边缘计算通过本地处理数据，显著地减少了数据在数据源和处理单元之间传输的时间。这对于需要实时决策的应用程序至关重要。

2.提高带宽利用率：将大量数据传输到集中的数据中心会消耗大量的网络带宽。边缘计算通过在本地处理和存储数据来解决这个问题，从而为其他关键任务释放带宽。

3.增强安全性和隐私性：在本地设备或网络中存储和处理数据有助于保护隐私和减少安全问题。敏感信息保留在本地基础设施内，降低了未经授权访问或数据泄露的风险。

4.可扩展性：边缘计算允许企业通过在多个边缘设备上分配工作负载来更有效地扩展其操作。这种灵活性使企业能够在不增加中央数据中心负担的情况下扩展其功能。

三、深入了解亚马逊和Facebook的用例

1.亚马逊：用于低延迟应用程序的AWSWavelength

亚马逊网络服务公司(AWS)推出了一款名为Wavelength的边缘计算服务，旨在拉近AWS服务与终端用户和设备的距离。这使开发人员能够构建低延迟的应用程序。Wavelength将AWS基础设施扩展到电信网络的边缘，允许开发人员在WavelengthZones(连接到电信网络的地理分布位置)部署应用程序。

亚马逊公司利用Wavelength的一种方式是部署实时游戏和视频流服务。通过利用Wavelength，亚马逊公司能够以最小的延迟处理和交付高质量的内容，为用户提供无缝的体验。例如，游戏开发者可以利用Wavelength在网络边缘运行他们的游戏服务器，减少玩家体验到的延迟，并确保游戏流畅、响应迅速。

此外，Wavelength还可以增强增强现实(AR)和虚拟现实(VR)等新兴技术的性能，在这些技术中，低延迟对于提供沉浸式体验至关重要。通过在边缘处理AR/VR数据，亚马逊公司可以提供更快的响应时间和更准确的渲染，从而带来更好的用户体验。

2.Facebook：内容分发和人工智能处理的边缘计算

Facebook公司利用边缘计算优化内容分发，改善整个平台的用户体验。Facebook利用边缘计算的一种方式是部署边缘数据中心，即所谓的存在点(pop)。这些存在点(pop)战略性地分布在世界各地，缓存和提供静态内容(例如图像和视频)，更接近用户，从而减少延迟，并缩短内容交付时间。

Facebook公司使用边缘计算的另一个例子是其人工智能内容审核系统。通过在边缘处理图像和视频数据，Facebook公司可以在不合适或有害的内容到达用户之前快速分析并过滤掉。这种实时内容审核有助于在平台上维护安全和积极的环境，同时减少中央数据中心的工作负载。

另外，Facebook公司的边缘计算基础设施可以用来处理和分析用户数据，以便进行有针对性的广告投放。通过在边缘分析用户数据，Facebook公司可以更快、更有效地投放个性化广告，从而改善用户和广告商的整体广告体验。

四、写在最后

边缘计算正在改变人们处理和存储数据的方式，并且提供了许多好处，例如减少延迟、提高带宽利用率以及增强安全性。像亚马逊和Facebook这样的公司正在利用边缘计算的力量来优化他们的服务，从游戏和流媒体等低延迟应用到内容分发和人工智能处理。

随着对实时数据处理的需求不断增长，边缘计算将在各个行业中发挥越来越重要的作用。然而，企业必须解决与基础设施投资、数据管理和安全性相关的挑战，以充分利用这种新兴技术的潜力。

链接：https://dzone.com/articles/exploring-edge-computing-delving-into-amazon-and-f