大数据使云服务器变得难以承受

 

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大数据正在滚雪球,随着时间的推移,全球的云存储和其他类似的服务,通常被称为“云即服务”(CaaS)或基础设施即服务(IaaS),正承受着大量复杂数据处理请求的压力。现在,支持这一事实的是,数据密集型应用程序存在于远离其连接的数据中心的地方,需要费力地完成它们的请求。

此外,技术正以相当快的速度前进,云服务提供商也在努力跟上技术的步伐。因此,持续的系统更新正在削减云服务器的总体工作寿命。其中,一个普通web服务器硬件组件的生命周期接近6年,与云服务器相关的组件生命周期不超过2年。这就是边缘计算的切入点。在边缘计算生态系统中,常规web服务器组件的生命周期大约为8年。

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用户的移动和地理分布越来越多样化

物联网曾经是任何讨论的秘密话题,因为它已经把我们的日常生活方式连接起来了。诚然,我们已经将物联网与我们的生活和我们的每一口呼吸融合在一起,现在正受到这项技术的监控,但最终,作为物联网支柱的云存储,正在存储大量的多样化数据。

此外,物联网的每个节点不仅要生成数据并将其推送到云存储中,还要反向获取相同数量的数据。此外,企业正在雇用网络爬虫和网络抓取服务,从特定网站或特定社交媒体网站抓取数据,并分析相同的数据,以产生可操作的见解,以设计一个更好的未来。因此,这种无止尽的双向数据流的效率和数据处理时间在很大程度上取决于两个重要因素:

首先,来自远程节点的数据处理请求取决于该节点与数据中心之间的物理距离。

其次,从地理位置分散的地方不断增加的数据处理请求也使整个过程陷入停滞。

目前,用户正从地球的每个角落接入大数据云,这种现有的云计算效率水平还需要进一步提高,一个地理上分布的数据平台,以带来服务更多用户的能力为重点。

是时候推进新的边缘计算了

在这个日新月异的科技世界里,与任何服务或服务相关的令人垂涎的“基准”水平每天都在被打破,以达到新的高度。一个超越云计算的新领军者已经开始潜入市场,它也拥有将传统云计算推回到石器时代的潜力。

技术人员已经为下一阶段的云计算创造了一个新名字,那就是“雾计算”。它也被称为“边缘计算”。这种新技术背后的主要理念是在服务器核心和远程、数据密集型应用程序之间建立更好的操作连接,这些应用程序位于最远点,即位于网络边缘。此外,其他主要领域是分布式数据源的数据分析和知识生成,分布式数据存储的检索和远程数据采集过程。

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边缘计算的目的和特点

从技术上讲,边缘计算或雾计算主要集中于向移动用户提供增强的云计算性能的过程。游戏的主要目标是为使用数据缓存过程的移动网络应用程序建立一个数据流加速器,并将数据流加速器推给地理位置最远的用户。

自2010年以来,电子消费品制造商出货的智能手机数量超过了功能齐全的笔记本电脑,而这背后的唯一原因是,全球各地的人们都在寻求不受地点和时间限制的自由。现在,每一个web服务都在为现代用户提供智能移动服务,而现代用户则被赋予了敏捷性。今天,为了保持更新,我们比以往任何时候都更多地吸收了大量的信息。因此,一个连续的、更大的数据包流正在被交付给用户,而边缘计算正在将云计算推到它需要的水平。下面是边缘计算的一些专用特性:

缩小数据与用户之间的差距。

把世界从物联网带到万物联网。

建立更高水平的地理数据分布。

使云更加通用,以便与其他不断发展的服务集成。

帮助其他业务垂直行业利用大数据提高效率。

为数据库管理员提供更好的数据安全方法。

将数据源的实时数据分析变为现实。

处理大数据或类似数据处理解决方案和服务的组织真正迫使加速器接受和使用这项新技术,其背后的唯一原因是,他们希望通过向他们提供丰富的内容来增强用户体验。

让我们考虑一个流行的web服务,它的用户遍布全球,并且不断地从web应用程序中流出大量的数据。因此,为了保持良好的用户体验,web应用程序服务提供者并不仅仅依赖于2或3个数据中心。更确切地说,对于一个故障更少的数据传递过程,需要更多的数据中心使用这种新的边缘计算技术,这种技术可以在网络的边缘或以其他方式,更接近最终用户的位置,完成大多数繁重的数据推送工作。

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