事实上,边缘计算对于释放物联网设备数据量增加的潜力寄予厚望。到2025年,这个数字预计将达到73.1ZB,但是要从中提取价值,需要对数据流进行有效的分配、管理和分析。边缘设备在这里可能有帮助。
统计数据显示,边缘计算已经在大多数物联网应用中以这种或那种方式使用。边缘计算除了路由器和防火墙外,还允许实施智能自动化和预测性维护,优化数据生命周期,从而降低成本。虽然智能边缘是一个新的应用,但它已经可以仔细研究它在工业、交通、医疗和其他常见企业物联网解决方案中的表现,以充分利用它。本文指出了哪些环境需要边缘计算,哪些物联网边缘串联最有前途,以及如何有效分配物联网生态系统中的工作负荷。
企业物联网解决方案中边缘设备的地位。
传统的企业物联网解决方案架构假设数据是从物体上收集的,比如传送带上的产品或车间的设备;然后传输到云端进行进一步的处理和分析。在这样的系统中,边缘设备使用传统的方法——通过网络分发数据,控制网络流量。路由器、防火墙、多路复用器和交换机都属于这类设备,允许企业与工业设备连接。一般来说,无论位置如何,他们都允许在整个企业范围内建立物联网。
对于物联网自动化解决方案,人工智能在云端产生的想法被发送回现场,以引发一些行动。当然,这种方法缺乏速度和吞吐量,对于需要处理的广泛分布式结构和大量数据非常重要。这是负责处理、分析和操作的智能边缘设备的地方。它的优点是它与数据源的接近,这样它就可以通过委托一些基本的决策凭证来减少延迟。
尽可能靠近物体的智能传感器和执行器、可穿戴设备、摄像头等传感设备。由于尺寸紧凑,其计算能力受到限制。
物联网网关只允许有潜在价值的信息到达云端。这是物与云之间的桥梁:实施聚合、预处理、过滤数据、验证其真实性和清理原始数据。它还为现场设备提供管理,以确保分布式结构的自动化。
边缘服务器是边缘大量计算的环境的总称。这个功能可以由物理服务器、笔记本电脑、嵌入式系统或电影系统接管。近年来,这一类别引起了特别关注,因为它允许计算负载在整个系统中重新分配并引入人工智能(AI)。
因此,当一些负载放置在边缘时,系统可以节省与云的通信时间,从而快速响应现场情况。此外,数据提供了更高的可用性、可靠性和安全性,因为数据不会超过本地存储。为了使这种配置具有成本效益,不允许云超载很重要。
云层混合+边缘。
由于混合云的主要价值揭示了在不同环境下转移工作负荷的机会,因此尽可能自然地将这些基础设施扩展到边缘解决方案中。通过连接边缘设备,有更多选项可以优化工作负荷。这使得系统出现故障时具有成本效益的可扩展性和更高的阻力。在混合环境中,边缘组件为整个系统提供了额外的灵活性,而云组件增加了分布式资产之间的一致性。
当涉及到大量物联网生态系统中循环的数据时,无需深入分析云计算,就可以通过将实时计算放在边缘来获得更多的价值。同时,云可以作为管理中心,为整个系统提供透明度。如果有问题,不需要向每个节点求助,所以混合云+边缘串联可以提高可控性。MicroShift等开源项目有助于将Kubernetes等关键任务平台延伸到边缘并保持一致。
边缘计算+人工智能/机器学习。
将人工智能引入边缘越来越受欢迎,因为边缘计算可以克服云计算的速度限制。有时候,这是实现人工智能物联网生态系统的唯一途径,因为互联网连接可能不可用,或者需要提高数据安全性。无论如何,它扩大了在现场处理原始数据的可能性,这对于时间紧迫的自动解决方案和高度分布式系统来说是不可或缺的。将云计算纳入这个链条不仅耗时,而且成本高,因为它需要大量的资源,如带宽互联网通道、流量和额外的能源。例如,每个炼油厂都需要处理来自传输出的超信。
边缘设备中使用的人工智能算法带来了远程监控、预测维护和高级自动化等新用例。边缘部署的机器视觉继续获得动力。然而,在物联网生态系统中实施人工智能需要云和边缘之间的合作。人工智能的训练仍然在云中进行,因为我们需要太多的计算能力来进行这个操作,而部署则设置在边缘。随着这种模式的成功,我们可以谈论人工物联网(AIoT)。
边缘计算+5G。
边缘与5G的结合有望增强边缘计算的主要优势——最大限度地接近实时操作。到目前为止,我们还不能谈论预期的1毫秒响应,但是5G比LTE1快16倍。这一速度使得多种应用程序可以轻松部署在云端,例如机器人实时监控、无人机控制、自动驾驶车辆,甚至远程MRP服务和手术。20Gbps的峰值数据传输速率可以创建4k视频等增强现实应用和处理大量数据的方法。
一般而言,5G允许企业部署更低功耗的边缘设备,同时提供更高的计算能力。通过4G或LTE技术,这种网络带宽允许连接的设备数量是4G或LTE技术的100倍!这种能力为物联网最不可思议的应用开辟了道路,比如黑暗工厂。
能量收集在边缘计算中。
随着企业物联网解决方案的扩展,设备供电问题也随之出现,因为传感器和其他边缘设备可以在无线或网状网络覆盖范围之外运行,覆盖整个监控表面。幸运的是,能量收集技术正在不断进步,为不同的物联网应用提供不同的能量收集技术,这将显著延长低功耗设备的电池寿命。例如,基于太阳能或振动的能量收集系统用于内置汽车设备,用于汽车和基础设施之间的通信,而光或热能传感器的能量收集源已经成功应用于工作场所的主模式自动化。
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