2、大数据计算：从云计算到边缘调度的转变

大数据计算：从云计算到边缘调度的转变

1. 引言

大数据在云计算中的应用是数据密集型平台的新趋势，它能让用户轻松构建分析并在可扩展的基础设施上进行分发。基于为终端用户提供的服务，云计算中的大数据可分为以下四类：
1. 公共大数据云 ：在弹性可扩展的云架构上进行大规模处理的组织。
2. 按使用付费计算 ：提供互联网资源，如亚马逊的基于云的大数据计算、Windows Azure HDInsight、Rackspace Cloudera Hadoop 和谷歌的平台。
3. 私有大数据云 ：在企业内部的虚拟化基础设施上实现大数据平台，为单个组织提供更多的控制和隐私。
4. 混合大数据云 ：公共和私有大数据云的联合，旨在实现可扩展性、灾难恢复和高可用性。

随着物联网（IoT）的出现，大量数据以极快的速度产生，这就需要足够的处理基础设施来帮助用户根据预定义的目标触发行动。边缘计算应运而生，用于实现数据传输和计算请求。云计算为物联网运营商提供预打包服务，是部署物联网解决方案的集中式平台，它可以替代或补充传统数据中心。

然而，云计算存在长延迟的挑战，因此需要对边缘计算和云计算进行分析以减少该问题。将计算扩展到边缘可以减轻云中心的部分工作负载。例如，在移动 - 边缘 - 云计算模型中使用扩展短期记忆算法可以减少任务延迟时间，基于任务预测的从云到移动设备的卸载策略也能有效减少任务和子任务增加带来的延迟。

近年来，一些新的云技术在学术和工业领域得到了越来越多的应用：
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