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“边缘计算”,让数据处理更安全高效
顾名思义,边缘计算强调“边缘”,它将数据的处理、应用程序的运行,甚至一些功能服务的实现由中心服务器下放到网络边缘的节点上。马上消费金融首席数据决策科学家董骝焕表示,“首先,边缘计算减少了中间传输的过程
2019-11-29 07:39:59
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资料来源:《经济日报》

也许,你对“云计算”这个词并不陌生,但是你听说过“边缘计算”吗?

全球最权威的it研究和咨询公司Gartner去年将边缘计算列为2019年十大战略技术之一。一些技术领域的人士表示,边缘计算将成为继云计算和人工智能之后的又一波技术浪潮,并将引领it计算行业的又一次重大变革。

那么,“边缘计算”到底是什么?

顾名思义,边缘计算强调“边缘”,它将数据处理、应用程序运行,甚至某些功能服务的实现从中央服务器转移到网络边缘的节点。如果云计算是集中式大数据处理,那么边缘计算可以理解为基于边缘的大数据处理——数据可以在边缘端解决,而无需传输到远程云。

"这种数据处理有许多固有的优势."消费金融首席数据决策科学家董智焕(Dong Ji-hwan)立即表示,“首先,边缘计算减少了中间传输的过程,具有更实时、更快的数据处理能力。其次,因为与云服务器的数据交换不多,所以边缘计算的网络带宽要求较低。”除了效率之外,更重要的是,边缘计算使数据隐私保护更具可操作性。由于数据采集和计算是基于本地条件的,不需要传输到云,一些重要信息,特别是敏感信息,可以在没有网络的情况下传输,有效解决了用户隐私泄露和数据安全问题。

事实上,虽然已经给出了“边”的名称,但在应用方面,“边计算”根本不是“边”,而是一个非常广阔的前景。

例如,在无人驾驶领域,无人驾驶车辆需要在高速运动的条件下对周围环境做出快速反应。在这种情况下,响应时间成为这项技术的一个极其重要的指标。只有将时间延迟控制在10毫秒以内,才能成功实现无人驾驶。为了达到这个效率,必须使用边缘计算。

例如,在农业领域,应用无人机遥感监测技术跟踪农业病虫害的进展已经变得更加普遍。然而,如果在无人飞行器上部署内置检测模型和操作模型,则有可能实现边缘计算,并且使得植物保护操作的执行更加有效。

除了这些场景,边缘计算还可以应用于室内定位、视频优化、ar(增强现实)、汽车联网、智能制造等领域,为科技创新提供更多的可能性。

值得注意的是,虽然边际计算市场仍处于发展的初级阶段,但一些企业已经进入了技术应用的实质性阶段。例如,在消费金融行业,当云计算仍然是该行业技术创新的重要法宝之一时,消费金融公司立即将技术创新的范围扩展到了边际计算领域。

董吉焕提到,客户获取和风力控制等方法、模型和数据收集系统技术现在已经非常成熟,但逐渐会出现一个问题——消费者保护和隐私保护不足。“我们使用深度学习和特征提取算法,通过边缘计算和客户数据脱敏技术,实现客户隐私保护,同时保持对营销和风险的准确控制。”

《经济日报》记者在采访中了解到,消费者金融已经开发了一个用于边缘计算的智能算法库。算法库包含高级和轻量级的机器学习和深度学习算法,可以快速处理结构化数据和非结构化数据。基于该算法库,企业开发了一个终端特征提取框架,可以在终端直接对数据进行清理、预处理、聚合和过滤,大大减轻了服务器的计算压力,节省了用户带宽。这是边缘计算在风控制领域的一个重大创新和应用。

更重要的是,在数据安全日益受到重视的时候,消费金融立即加大了边缘计算的研发力度,使得终端提取的数据不需要传输到云端进行处理,降低了终端敏感数据隐私泄露的风险,实现了数据的“读取后烧录”,极大地保护了用户隐私数据。

行业专家表示,随着网络设备数量的增加和5g时代的临近,边缘计算的发展势头将会越来越强劲,或者成为未来推动消费信贷技术创新的新引擎。(本报记者钱清茂)

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