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如今的边缘存储分担来自云端的压力是否够格?

E4Life ? 来源:电子发烧友网 ? 作者:周凯扬 ? 2022-03-31 06:40 ? 次阅读
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电子发烧友网报道(文/周凯扬)云端到边缘端的基础设施增速飞快,在云服务发展趋于成熟的情况下,数据开始朝边缘端迁移。然而边缘端并不是一个可以明确定义的玩意,物理意义上的边缘端可能存在于工厂、医院、汽车或者智能手机,而网络意义上的边缘端可能是交换机、企业服务器、5G基站或家用NAS等等。

在人们享受到云端存储带来的便利后,也开始逐渐感受到万物上云的一些限制,比如延迟较大,带宽成本过高等。如今数据中心和云服务器的计算压力巨大,又时值部分互联网企业受到一些冲击,我们已经看到厂商开始节省成本的操作,比如一些视频网站降低码率等等。

如此一来边缘计算的需求越来越高,云计算需要低延迟、低带宽和高隐私保护能力的边缘计算相辅相成。然而,在具体实现过程中就会发现,边缘计算的优势固然好,但并不能像云端一样做到大规模统一部署,最大的缺陷之一就是缺乏资源,不仅缺乏算力,也缺乏可靠的存储。

汽车日益增加的存储压力


与过去的汽车存储不同,行车记录仪或IVI中的媒体文件不再是汽车中仅有的数据形式,激光雷达、摄像头和毫米波雷达等收集到的传感器融合数据都对车内存储提出了更高的要求,尤其是进行ADAS和自动驾驶研究的路测车队。

一辆自动驾驶汽车,每小时可以产生数十TB级的数据,每周的数据达到PB级,研究人员再通过这些大规模的数据来调整它们的自动驾驶算法。因此不少自动驾驶公司都计划保存长达20年以上的数据,这些数据固然可以选择云端冷存储,但车内依然需要一个小尺寸、大容量、高耐久性的存储系统。

R系列SSD边缘存储设备 / 昆腾


由于庞大的数据量和车内上传条件不佳,这类自动驾驶数据还是优先选择本地边缘存储,所以常见的存储形式就是可移动的SSD机匣,其容量可根据需求自行调整。当机匣存满数据后,换成空置的机匣,而已满机匣则被拿去进行数据分析。

除了自动驾驶的数据之外,在车联网的研究中,也提出了一种将RSU路测单元用于数据交换和缓存的方案。车辆高速行驶中往往网络状态不稳定,RSU提边缘缓存加速,可以显著提高汽车的联网体验,比如加快应用下载和OTA更新的速度等。

功耗是个大问题

固态闪存硬盘其实已经早在云端就成了高成本的“罪魁祸首”之一,如果边缘端也要使用同样的方案,无疑会拖慢边缘存储与计算的部署。因此,业界也一直在探索新的存储介质,比如相变存储器(PCM)。当下最知名的相变存储器莫过于英特尔与美光推的3DXPoint了,也就是英特尔的傲腾。

但傲腾的现状大家也都知道,虽然速度和寿命都比传统SSD优秀,但容量不高成本高,以及大功耗成了相变存储器这一存储形式普及的阻碍。先进制程下的单个相变存储单元擦写功耗在数十pJ左右,要想进一步降低功耗,就得用到尚未做到大规模制造的纳米线/纳米管技术。更不用说连数据中心都没有大规模用上傲腾,何谈在边缘存储上普及呢?或许这也是美光先一步退出的原因之一。

传统PCM与cbPCM的对比 / ISMD


然而PCM的研究并没有止步于此,今年华中科技大学集成电路学院信息存储材料及器件研究所(ISMD),就联合西安交通大学材料创新设计中心(CAID)研发了一种网状非晶结构的相变存储器,导电桥相变存储器(cbPCM)。

与PCM常用的GST和3D Point宣称用到的硫族化物不同,cbPCM选用了GSO合金,在内部产生一个几纳米粗细的导电通道,将开关体积最小化并使得电流路径的开关更加容易,将擦写功耗降低至极低的0.05pJ。而这种GSO合金可以通过溅射沉积合成,无需复杂的制造工艺,显著降低了成本。我们也都知道,PCM特别适合类脑计算这种存算一体的形式,相信低功耗的cbPCM也会给这一技术在边缘端的应用奠下基础。

边缘存储刚刚起步

黑匣子数据的云端传输 / 霍尼韦尔

虽然边缘计算和存算一体的研究也在同步进行,但可想而知的是,未来很长一段时间里,计算的大头都会落在云端,边缘端只不过分担部分压力而已。所以云边协同还是需要在分布式存储结构上加以优化,做到云边之间的高效数据传输。就拿汽车等交通工具上的黑匣子为例,这类安全器件的存储在可靠性上已经足够优秀,但目前与云端同步的研究仍然进展缓慢。

此外,边缘存储和云端存储还是在“统一性”上存在差异,云端存储已经有了成熟的定价和商业模式,而边缘存储由于设备不统一的问题,尚在探索合适的收费模式。总的来看,边缘存储目前仍在发展初期,云存储也曾经历过这样一个阶段,如今也寻获了成功,没理由边缘存储不能效仿。

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