眾所周知，集中式數(shù)據(jù)中心每天都在使用大量的能源和水，排放大量的二氧化碳，并產(chǎn)生大量的電子垃圾。事實上，云數(shù)據(jù)中心已經(jīng)產(chǎn)生了大約3億噸二氧化碳當(dāng)量的溫室氣體排放[1]。而且，數(shù)據(jù)中心的能耗正在呈指數(shù)級增長[2]。
雖然越來越多的數(shù)據(jù)中心正在轉(zhuǎn)向綠色能源[3]，但這種方法還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足以解決問題。更可持續(xù)的方法是通過將計算轉(zhuǎn)移到邊緣，盡可能減少不必要的云流量、中央計算和存儲。根據(jù)經(jīng)驗，只要減少數(shù)據(jù)開銷和不必要的數(shù)據(jù)遍歷(Traversal，是指沿著某條搜索路線，依次對樹（或圖）中每個節(jié)點均做一次訪問)，就可以輕松減少60-90%的數(shù)據(jù)流量，從而顯著影響應(yīng)用的CO2足跡和成本。
邊緣計算在創(chuàng)建數(shù)據(jù)的設(shè)備上或附近存儲和使用數(shù)據(jù)。這減少了發(fā)送到云的流量，并在很大程度上對能源消耗和碳排放產(chǎn)生了重大影響。
為什么數(shù)字化項目現(xiàn)在需要考慮可持續(xù)性？
考慮到氣候危機(jī)的嚴(yán)重性，每個行業(yè)都需要評估其潛在的環(huán)境影響，并找到減少碳足跡的方法。數(shù)字世界，以及其中最有價值的商品——數(shù)據(jù)，不應(yīng)該有任何不同。數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在進(jìn)行中，電子設(shè)備和it使用數(shù)量正在爆炸式增長。因此，新應(yīng)用程序必須考慮其整個生命周期的碳足跡，特別是在運行和規(guī)模上的資源使用[4]。
此外，只有想一想：數(shù)據(jù)中心使用的全球電力份額估計已經(jīng)達(dá)到了1-3%左右[1]，數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生的二氧化碳排放量占全球的2%（與航空業(yè)相當(dāng)）[5]。云數(shù)據(jù)中心造成的所有排放中有54%是由大型超大規(guī)模企業(yè)（如谷歌、亞馬遜、微軟、阿里云）造成的[6]。除此之外，提供和維護(hù)云基礎(chǔ)設(shè)施（制造、硬件運輸、建筑和線路）也會消耗大量溫室氣體[7]，并在使用壽命結(jié)束時產(chǎn)生大量異常廢物（例如有毒冷卻劑）[8]。
尤其是考慮到這一點——數(shù)據(jù)中心需求的增長率令人擔(dān)憂。隨著未來數(shù)據(jù)處理、存儲和流量的穩(wěn)步增長，預(yù)計數(shù)據(jù)中心的用電量將以每年10%的速度增長[9]。事實上，據(jù)估計，到2025年，通信行業(yè)將使用全球20%的電力[10]。
邊緣計算不僅僅是一些簡單的數(shù)據(jù)預(yù)處理，它只利用了邊緣上可能的一小部分計算。邊緣數(shù)據(jù)庫是進(jìn)行有意義的邊緣計算的先決條件。有了邊緣數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)可以直接在設(shè)備上存儲和處理（即所謂的邊緣）。
邊緣設(shè)備架構(gòu)
只有有用的數(shù)據(jù)被發(fā)送到服務(wù)器并保存在那里，這極大地減少了數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)流量和計算能力，同時也充分利用了已經(jīng)在使用的設(shè)備的計算資源。這大大減少了數(shù)據(jù)中心所需的帶寬和能量。最重要的是，邊緣計算還提供了獨立于互聯(lián)網(wǎng)連接的靈活性，實現(xiàn)了快速的實時響應(yīng)速度，并降低了云成本。
為什么邊緣計算是可持續(xù)的？
邊緣計算減少了網(wǎng)絡(luò)流量和數(shù)據(jù)中心的使用
使用邊緣計算可以大大減少穿越網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)量，從而釋放帶寬。帶寬是網(wǎng)絡(luò)在給定時間范圍內(nèi)可以傳輸?shù)臄?shù)據(jù)數(shù)量/大小的度量。帶寬由用戶共享。因此，在給定時刻通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送的數(shù)據(jù)越多，網(wǎng)絡(luò)速度就越慢。邊緣上的數(shù)據(jù)也更有可能是有用的，并且確實在邊緣上使用，在其環(huán)境的上下文中。因此，與其不斷地將數(shù)據(jù)流發(fā)送到云端，不如在邊緣處理數(shù)據(jù)，只將真正有用的數(shù)據(jù)發(fā)送到云端（例如，結(jié)果、聚合數(shù)據(jù)等）。
邊緣計算優(yōu)化了效率
邊緣 “數(shù)據(jù)中心” 通常比云數(shù)據(jù)中心更高效。如上所述，邊緣設(shè)備上的資源受到限制。因此，與云基礎(chǔ)設(shè)施相反，邊緣設(shè)備不能水平擴(kuò)展。這就是為什么邊緣技術(shù)堆棧的每個部分通常都是針對資源效率進(jìn)行高度優(yōu)化的原因之一。任何更高效的計算都有助于降低能耗?？紤]到已經(jīng)部署的大量設(shè)備，減少相同操作的資源使用在全球范圍內(nèi)的影響是巨大的。
邊緣計算使用可用的硬件
已經(jīng)部署了多個邊緣設(shè)備領(lǐng)域，但目前未得到充分利用。許多現(xiàn)有設(shè)備都能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)持久性，有些甚至用于相當(dāng)復(fù)雜的計算。相反，當(dāng)這些設(shè)備將其所有數(shù)據(jù)發(fā)送到云時，就會失去機(jī)會。邊緣計算使企業(yè)能夠利用現(xiàn)有的硬件和基礎(chǔ)設(shè)施（改造），利用可用的計算能力。如果這些設(shè)備繼續(xù)未得到充分利用，我們將需要構(gòu)建越來越大的中央數(shù)據(jù)中心，同時增加現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的負(fù)擔(dān)并減少帶寬，以便毫無意義地將所有內(nèi)容發(fā)送到云中。
云與邊緣的示例
如今，許多項目都是基于云計算構(gòu)建的。特別是在第一個原型或試點中，云計算提供了一個簡單快速的開始。但是，隨著規(guī)模的擴(kuò)大，云計算通常會變得太慢、成本太高且不可靠。在典型的云設(shè)置中，數(shù)據(jù)在邊緣設(shè)備上收集并轉(zhuǎn)發(fā)到云進(jìn)行計算和存儲。通常會發(fā)回計算結(jié)果。
在此設(shè)計中，邊緣設(shè)備是不智能的設(shè)備，依賴于有效的 Internet 連接和有效的云服務(wù)器；他們沒有任何自己的智慧或邏輯。在智能家居云示例中，數(shù)據(jù)將從家中的設(shè)備（例如恒溫器、門、電視等）發(fā)送到云中，并在那里保存和使用。
如果用戶想在家中通過基于云的移動應(yīng)用程序進(jìn)行更改，則更改將被發(fā)送到云，在那里進(jìn)行更改，然后從那里發(fā)送到設(shè)備。當(dāng) Internet 連接斷開或服務(wù)器不工作時，應(yīng)用程序?qū)o法運行。
借助邊緣 計算，數(shù)據(jù)可以保留在其產(chǎn)生、使用和所屬的地方，而不會不必要地穿越網(wǎng)絡(luò)。通過這種方式，云基礎(chǔ)設(shè)施需求通過三種方式減少：首先，減少網(wǎng)絡(luò)流量，其次，減少中央存儲，第三減少計算能力。相反，邊緣計算利用了世界上已經(jīng)部署的所有功能強(qiáng)大的硬件。例如，在智能家居中，所有數(shù)據(jù)都可以留在房子內(nèi)并在現(xiàn)場使用。只有真正需要從任何地方訪問的一小部分?jǐn)?shù)據(jù)才會同步到云中。
以這種家庭環(huán)境中的恒溫器為例：它每分鐘可能會產(chǎn)生 1000 個溫度數(shù)據(jù)點。但是，許多細(xì)微的變動通常是無關(guān)緊要的，并且不需要每毫秒更新一次數(shù)據(jù)。最重要的是，您真的不需要所有這些數(shù)據(jù)都保存云中并且可以從任何地方訪問。
借助邊緣計算，這些數(shù)據(jù)可以保持在邊緣，并根據(jù)需要在智能家居中使用。邊緣計算使智能家居能夠快速、高效地工作，并在工作互聯(lián)網(wǎng)連接中自主工作。此外，智能家居所有者可以將私人數(shù)據(jù)留給自己，不易受到黑客攻擊。
邊緣計算如何實現(xiàn)新的用例，幫助使世界更具可持續(xù)性
如上所述，有各種 IoT 應(yīng)用程序有助于減少各種浪費。假設(shè)這些應(yīng)用程序本身是可持續(xù)的，則可以對創(chuàng)造一個更可持續(xù)的世界產(chǎn)生巨大影響。三個強(qiáng)大的示例展示了 IoT 應(yīng)用對世界的巨大影響：
減少食物浪費
從農(nóng)場到廚房，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用可以幫助減少整個食物鏈中的食物浪費。用于監(jiān)控冷鏈的傳感器，從田間到超市，可以確保食品保持一定的溫度，從而保證產(chǎn)品更長時間地保持食品安全和新鮮，減少食物浪費。此外，本地存儲可用于支持對抗家庭垃圾的應(yīng)用程序。
智慧城市照明
例如，美國芝加哥已經(jīng)實施了一個系統(tǒng)，使他們每年可以節(jié)省大約 1000 萬美元，倫敦估計，通過智能公共照明系統(tǒng)，它可以節(jié)省高達(dá) 70% 的當(dāng)前用電量和成本以及維護(hù)成本 [10]。
減少水資源浪費
許多房屋和商業(yè)建筑景觀仍然手動或按固定時間表澆水。這是一種不精確的澆水方法，沒有考慮天氣、土壤濕度或植物所需的水位。使用智能物聯(lián)網(wǎng)水管理解決方案，可以減少景觀灌溉，從而節(jié)約用水并改善景觀健康。
可持續(xù)的數(shù)字化需要優(yōu)勢
云計算的好處是廣泛而強(qiáng)大的，但這項技術(shù)是有成本的。綠色數(shù)據(jù)中心和邊緣計算的結(jié)合有助于解決這些經(jīng)常被忽視的成本。通過邊緣計算，我們可以減少對帶寬和服務(wù)器容量的不必要使用（可以歸結(jié)為基礎(chǔ)設(shè)施、電力和物理空間），同時利用未充分利用的設(shè)備資源。
此外，隨著人工智能的日益普及，邊緣計算將與可持續(xù)的人工智能應(yīng)用變得非常相關(guān)。AI 應(yīng)用非常耗費資源，邊緣AI將有助于以足智多謀的方式分配工作負(fù)載，從而降低資源使用。
資料來源：ObjectBox
參考資料：
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/
11月7日，由千家網(wǎng)聯(lián)合陜西省土木建筑學(xué)會智能建筑與智慧城市專業(yè)委員會、陜西省土木建筑學(xué)會建筑電氣專業(yè)委員會主辦的2024年第25屆CIBIS建筑智能化峰會西安站將在西安萬麗酒店隆重舉辦。屆時，來自中國建筑西北設(shè)計研究院 、西安電子科技大學(xué)、中國電建西北院等業(yè)內(nèi)專家將攜手全球知名智能化品牌企業(yè)，共同探討綠色低碳、健康建筑、智慧樓宇、建筑能效管理等熱點話題，分享如何利用更智慧、更高效、更安全、更低碳的智慧技術(shù)，共同開啟未來美好智慧生活。
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