本篇文章给大家谈谈边缘计算,以及如何看待边缘计算,雾计算和云计算的区别和联系的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站!
边缘计算即在设备端附近产生的计算。
边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务;目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽。
通俗地说:边缘计算本质上是一种服务,就类似于云计算、大数据服务,但这种服务非常靠近用户;为什么要这么近 目的是为了让用户感觉到刷什么内容都特别快。
物联网应用
全球智能手机的快速发展,推动了移动终端和“边缘计算”的发展。而万物互联、万物感知的智能社会,则是跟物联网发展相伴而生,边缘计算系统也因此应声而出。
事实上,物联网的概念已经提出有超过15年的历史,然而,物联网却并未成为一个火热的应用。一个概念到真正的应用有一个较长的过程,与之匹配的技术、产品设备的成本、接受程度、试错过程都是漫长的,因此往往不能很快形成大量使用的市场。
根据Gartner的技术成熟曲线理论来说,在2015年IoT从概念上而言,已经到达顶峰位置。因此,物联网的大规模应用也开始加速。因此未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期,边缘计算也随之被预期将得到 路况的实时信息。如果按传统以云中心集中计算为主的决策架构,这对于要做到和人一样反应的自动驾驶来说时间太长了,所以如果没有边缘计算,如果数据的感知处理、控制的决策不能在车辆上本地进行,自动驾驶就会成为空中楼阁。
通过边缘计算的应用,以车辆本身的边缘计算,以及车路协同形式,在道路两旁会部署一些小型智能服务器,就近接收来自周围车辆的信息流,迅速作出响应和决策,同时这些小型的智能服务器也能接收来自云中心下达的控制指令,从而达到车路协同要求。未来甚至红绿灯可能会消失,因为道路知道周围车辆的速度、距离等信息,能够实时对周围车辆发出控制指令,车辆也能够根据来自道路的消息,以及车辆自身的边缘计算实时做出决策,整个过程将实现非常高效的协同。
目前许多智能化的改造,边缘计算已经能够积极的应用在许多场景之上,例如智能驾驶、智能工厂、智能电网、智能家居、智能建筑,很多都是边缘计算的场景。
再举例来说,电网有很多高压线、变电箱,人力的运维成本太大、危险系数也很高,传统的故障巡检机制网络传输带宽消耗大、故障告警处理不实时、而且电力系统数据本身关系到国计民生,数据传输过程中的安全性极其重要。
落地边缘计算之后,借助于边缘智能技术,可以在设备边缘侧几乎准实时地自动检测出问题出现的具体位置,比方说在配电房内安装边缘计算装置,布置AI模型,边缘计算装置连接配电房里面所有的电力设备,实时采集每一个设备的状态,利用高清夜视摄像头,还可以对烟雾、起火进行实时AI推理、故障告警和处理,效率能够得到极大的提升,同时由于大部分数据都在边缘侧本地处理,无需全部传输上报至云端集中处理,因而极大降低了网络传输流量、减少了数据在传输过程中的暴露面,数据安全性也自然得到了提升。
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