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【行业观察】边缘计算,拥抱IT行业新机遇
发布于:2019-02-25  来源:网站原创  

      边缘计算(Edge Computing)描述了一种计算拓扑,在这种拓扑结构中,信息处理、内容收集与交付均在邻近此类信息的源头完成。连接与延迟挑战、带宽限制以及嵌入边缘的更强大功能均支持分布式模式。各企业应着手将边缘设计模式用于基础设施架构之中——对于拥有大量物联网元素的企业尤其如此。

——Gartner副总裁兼院士级分析师

David Cearley

       作为全球知名的信息技术研究和分析公司,Gartner连续在2018年和2019年的十大战略技术趋势中提到边缘计算(Edge Computing),是什么原因让边缘计算如此受重视呢?


      为什么会有边缘计算?


       近年来,云计算的整合和集中化性质被证明具有成本效益和灵活性,但物联网和移动计算的兴起给网络带宽带来了不小的压力。最终,并不是所有的智能设备都需要利用云计算来运行。在某些情况下,这种数据的往返传输应该——避免。


       由此,边缘计算应运而生。


      边缘计算的优势在哪里?


     实时或更快速的数据处理和分析:数据处理更接近数据来源,而不是在外部数据中心或云端进行,因此可以减少迟延时间。

     1、较低的成本:企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络 上的花费要少。

     2、网络流量较少:随着物联网设备数量的增加,数据生成继续以创纪录的速度增加。因此,网络带宽变得更加有限,让云端不堪重负,造成更大的数据瓶颈。

     3、更高的应用程序运行效率:随着滞后减少,应用程序能够以更快的速度更高效地运行。

       五舟科技在边缘计算领域的机遇


      超融合

      超融合是非常适合应用在边缘计算中的,为什么这么说?因为超融合具备高度整合计算存储资源的能力、便捷的一体化运维、多云管理、已于扩展等诸多优点,有望满足边缘计算的新老要求。


      举一个很简单的例子,如今很多高速收费站里都会用到很多交通系统,其中视频监控又是其中非常重要的一环,每当高速收费站需要检查违章车辆的行动轨迹时,如果还需要从遥远的总部调取视频信息的话,会非常耗费时间以及占用大量通讯带宽。这时采用边缘计算的思路,在高速收费站部署少量超融合一体机,即可解决以上问题,让收费站自身具备一定的信息处理能力。




      深度学习(人工智能)


      深度学习(人工智能)和边缘计算有何关系?第一是数据量的增长,因为数据量的增长不可能把所有数据都通过网络传到后端,代表带宽增长的速度小于、慢于数据增长的速度;另外一方面,对于一些实时性要求比较高的应用场景,他们需要在边缘对数据进行处理和判断,尤其像工业类,或者自动驾驶、无人驾驶这样一些领域;第三,使用场景是在一些对于隐私保护要求比较高的场景,比如人的医疗信息,也是不允许、或者用户不愿意把这些数据进行云端的分享,需要在本地进行存储。


      边缘计算在各行各业中的应用场景


      边缘计算从来都不只是一个概念,而是一种可以以服务的形式交付的产品和功能,它可以应用于各行各业,五舟科技可以基于自身在CPU和GPU计算领域的沉淀,结合边缘计算的需求特性,为各行业客户提供有针对性的解决方案,具体可应用为以下场景:

     交通运输


      边缘计算技术最显而易见的潜在应用之一是交通运输——更具体地说,是无人驾驶汽车。自动驾驶汽车装备了各种各样的传感器,从摄像头到雷达到激光系统,来帮助车辆运行。

     医疗保健


      医疗可穿戴健康监控器可以在不连接云的情况下本地分析脉搏数据或睡眠模式,然后,医生可以当场对病人进行评估,并就病人的健康状况提供即时反馈。除此之外,在医疗保健领域,快速的数据处理能够给远程患者监控、住院患者护理以及医院和诊所的医疗管理带来巨大的好处。医生和临床医生将能够为患者提供更快、更好的护理,同时患者所生成的健康数据也多了一层安全保护。


      制造业

       

       一家工厂可以使用两个机器人来完成同样的任务,两个机器人装有传感器,并连接到一个边缘设备上。边缘设备可以通过运行一个机器学习模型来预测其中一个机器人是否会操作失败。如果边缘设备断定机器人很可能会出现故障,它就会触发行动来阻止或减慢机器人的运转。这会使得工厂能够实时地评估潜在的故障。


      农业农场

      边缘计算非常适合应用于农业,因为农场经常处于偏远的位置和恶劣的环境中,可能存在带宽和网络连接方面的问题。智能农场可以使用边缘计算来监测温度和设备性能,以及自动让各种设备(比如过热的泵)减缓运转或者关闭。


       能源电网

      

      边缘计算或许在整个能源行业都尤其有效,尤其是在石油和天然气设施的安全监测方面。边缘计算的另一个好处是能够实时检测设备故障。通过电网控制,传感器可以监控从电动汽车到风力发电厂的一切设施所产生的能源,有助于相应作出决策来降低成本和提高能源生产效率。


      其他领域

      

       其他可以利用边缘计算技术的行业包括金融业和零售业。零售可以使用边缘计算应用程序来增强顾客体验,尤其是考虑到许多零售商已经在尝试使用联网的智能显示屏。此外,很多人使用店内平板电脑所生成的销售点数据,这些数据会被传输到云端或数据中心。借助边缘计算,数据可以在本地进行分析,从而减少敏感数据泄漏的风险。

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