邊緣計算對物聯(lián)網(wǎng)的革命性影響

2022-10-05    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

為了了解邊緣計算對物聯(lián)網(wǎng)的影響,讓我們先花點時間想象一下我們周圍眾多的傳感器和可穿戴設(shè)備,以及它們正在捕獲的數(shù)據(jù)類型。邊緣計算使我們能夠在任何物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備附近解讀這些龐大的數(shù)據(jù)。這將實時觸發(fā)分析和響應(yīng),而不會給擁塞的網(wǎng)絡(luò)帶來負擔。

Gartner的一項研究預(yù)測,到2025年,至少75%的企業(yè)將實施邊緣計算,以在傳統(tǒng)集中式數(shù)據(jù)中心或云之外處理數(shù)據(jù)。目前,10%的企業(yè)已經(jīng)這樣做了。IDC 的另一項研究預(yù)測,到 2024 年,全球邊緣計算支出將達到 2500 億美元。從技術(shù)角度來看,邊緣服務(wù)將占 IT 支出的 21.6%。顯然,邊緣計算將成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的重要組成部分。

邊緣計算對物聯(lián)網(wǎng)的革命性影響

物聯(lián)網(wǎng)中的邊緣計算——遠離云

通過在數(shù)據(jù)捕獲點或邊緣附近執(zhí)行基本分析,減少了將大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)郊形恢玫男枰?/p>

因此,邊緣計算有助于克服延遲和網(wǎng)絡(luò)擁塞問題。

云計算完全是關(guān)于集中式系統(tǒng),而邊緣計算則是一種更為分布式的模式。在某些情況下,它消除了對云的需求,而在其他情況下,它充當邊緣設(shè)備和云之間的中間層,以便可以在邊緣執(zhí)行基本的實時分析,而要在云上執(zhí)行更復(fù)雜的分析時,只需跨網(wǎng)絡(luò)傳輸相關(guān)數(shù)據(jù)即可。

想想每天捕捉數(shù)小時視頻的安全攝像頭所節(jié)省的帶寬吧!借助邊緣計算執(zhí)行的分析不僅節(jié)省了帶寬,而且還使物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能夠與用戶進行有意義的交互,而無需與云服務(wù)器通信。

涉及邊緣計算和云的混合解決方案消除了純基于云的系統(tǒng)中的大部分固有效率問題,特別是昂貴的帶寬增加、滯后響應(yīng)和安全性——所有這些都在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)置中被無限放大了。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在邊緣的擴展

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和服務(wù)在 5G 浪潮中呈指數(shù)級增長,接管了我們?nèi)粘I畹姆椒矫婷?。當我們意識到位于任何網(wǎng)絡(luò)邊緣的大量物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備時,對邊緣計算的需求以及邊緣計算對物聯(lián)網(wǎng)的影響變得非常清晰。Google Home 和 Alexa 等個人助理、筆記本電腦、智能手表、智能汽車、智能鎖和門鈴、清潔設(shè)備、智能開關(guān)、煙霧報警器、智能供暖系統(tǒng)、健康監(jiān)測器、污染監(jiān)測器和健身追蹤器只是當今家庭中連接到互聯(lián)網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的一部分。研究估計,幾年后,美國每個人將擁有至少10臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。

轉(zhuǎn)到制造業(yè),你會看到一個全新的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)世界,也叫工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。用于維護重型機械的AR應(yīng)用、用于倉庫的AI控制無人機、用于預(yù)測性維護的機器人、用于減少能源和水資源浪費的機器傳感器、溫度傳感器等,都是物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)中的一些常見應(yīng)用。很明顯,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)比基于家庭的物聯(lián)網(wǎng)更加復(fù)雜,收集的數(shù)據(jù)需要實時處理。

在物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中實施邊緣計算

邊緣計算使實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)分析(AoT)成為可能,AoT是指物聯(lián)網(wǎng)分析的一個簡寫術(shù)語。然而,在現(xiàn)實世界中,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備極其輕量級,存儲和計算能力有限。

這就是為什么當我們談?wù)撐锫?lián)網(wǎng)中的邊緣計算時,邊緣設(shè)備不僅包括傳感器和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,而且還包括路由器和網(wǎng)關(guān)的原因所在。事實上,路由器和網(wǎng)關(guān)是在 Linux 或其他類似操作系統(tǒng)上運行的實際計算設(shè)備。在這些設(shè)備上,可以安裝邊緣計算中間件,以安全的方式從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接收數(shù)據(jù)。因此,真正處于邊緣的設(shè)備可以在其上運行輕量級解決方案,而實際分析是在離這些設(shè)備更近的網(wǎng)關(guān)和路由器上進行的。

物聯(lián)網(wǎng)中邊緣計算的用例

在網(wǎng)絡(luò)延遲比計算能力更重要的情況下,邊緣計算比云計算更為突出。

讓我們來看一些具體的例子:

智能家居:如前所述,安全攝像頭不需要將其捕獲的所有視頻都傳輸?shù)皆贫?。相反,如果它可以檢測到常見威脅的輪廓,則只有該片段可以流式傳輸?shù)皆品?wù)器,以便采取進一步行動。即便如此,一旦檢測到,就會立即發(fā)出警報。 自動駕駛汽車:在像自動駕駛汽車這樣的場景中,幾毫秒的延遲可能會危及生命。這就是為什么計算和響應(yīng)時間不能依賴于云的原因,在云上,失去連接可能是災(zāi)難性的。 監(jiān)測患者健康:需要對醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行分析,并實時提供健康建議。如果將其發(fā)送到基于云的中央服務(wù)器進行適當分析,在某些情況下可能為時已晚。醫(yī)療保健中的邊緣計算使對緊急健康情況做出反應(yīng)成為可能。 工廠工人的安全:智能穿戴設(shè)備,如頭盔和腕帶,可用于跟蹤重型制造場景中工人的安全,并防止事故發(fā)生。它們還可以跟蹤體溫和脈搏等健康指標,并指示工人何時需要休息。可以監(jiān)測工廠環(huán)境中的毒性和輻射水平并采取糾正措施,而無需將所有這些數(shù)據(jù)發(fā)送到云端。

數(shù)字視頻、多媒體內(nèi)容、溫度、運動、燃料水平、壓力等傳感器,以及來自生產(chǎn)線機械和其他來源正在以難以想象的速度生成海量數(shù)據(jù),物聯(lián)網(wǎng)中邊緣計算的作用是利用這些數(shù)據(jù),同時消除網(wǎng)絡(luò)延遲并釋放帶寬需求。

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文章鏈接:http://www.muchs.cn/news35/202085.html

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