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  • 江西边缘计算智能安防,边缘计算
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边缘计算基本参数
  • 产地
  • 深圳
  • 品牌
  • 智锐通
  • 型号
  • 齐全
  • 是否定制
边缘计算企业商机

边缘计算的价值:分布式和低延迟计算。云计算往往并不是较佳策略,计算需要在更加靠近数据源的地方执行。这个优点可以扩展到任何基于Web的应用程序上:包括Foursqure和GoogleNow在内的APP能更快的做出响应,所以在移动用户中变得越来越受欢迎。这说明在更靠近用户的边缘节点上,边缘计算可以用于改进服务。许多数据流由边缘设备生成,但是通过“远处”的云计算处理和分析,不可能做出实时决策。例如使用可穿戴式摄像头的视觉服务,响应时间需要在25ms至50ms之间,使用云计算会造成严重的延迟;再比如工业系统检测、控制、执行的实时性高,部分场景实时性要求在10ms以内,如果数据分析和控制逻辑全部在云端实现,则难以满足业务要求;还有那些会生成庞大数据流的多媒体应用,如视频或是基于云平台的网络游戏,依赖云计算也会为玩家造成类似于等待时间过长的问题,无法满足用户的需求。作为云计算的有益补充,可以利用边缘节点(例如,路由器或离边缘设备较近的基站),用以减少网络等待时间。工业领域,边缘计算也正在发挥越来越重要的作用。江西边缘计算智能安防

市场研究公司IDC称,边缘计算被描述为“微型数据中心的网状网络,在本地处理或存储关键数据,并将所有接收到的数据推送到中心数据中心或云存储库,其覆盖范围不到100平方英尺”。例如,一列火车可能包含可以立即提供其发动机状态信息的传感器。在边缘计算中,传感器数据不需要传输到火车上或者云端的数据中心,来查看是否有什么东西影响了发动机的运转。本地化数据处理和存储对计算网络的压力更小。当发送到云的数据变少时,发生延迟的可能性--云端与物联网设备之间的交互导致的数据处理延迟--就会降低。这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务,它们包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU。江西边缘计算智能安防编程语言需要考虑工作流中硬件的异构性和各种资源的计算能力。

边缘计算的中心理念是:计算应更加靠近产生数据的源头,其应更加贴近用户。此中的“边缘”是与数据中心相对的。在网路距离上,表示距离近,即离用户距离上更近。这是由于随着网络规模的缩小,带宽、延迟、抖动等不稳定因素都将更加易于控制与改进。在空间上,也表示距离近,这主要是指边缘计算资源与用户共处于同一个场景当中,典型的就是位置。根据这些情景信息,可以为用户提供更为优良的个性化服务,典型的如基于位置信息的服务。需要说明的是,网络距离和空间距离有时可能不是时刻保持关联的,但应用可以根据自己的需求来进行更为合适的节点选择。在网络边缘的资源是许多的,主要有用户终端,如手机、个人电脑等等;基础设施,如wifi接入点、蜂窝网络基站、路由器等等;嵌入式设备,如摄像头、机顶盒等等;小型计算中心,如Cloudlet等等。这些资源的数据极其庞大,又相互分开,分散于用户周围,而这些都可以作为边缘节点。

发现边缘节点:到2020年将有500亿的终端和设备联网,除了边缘设备与终端联网较大的“异构”特征之外,产品生命周期越来越短、个性化需求越来越高、全生命周期管理和服务化的趋势越来越明显,这些新趋势都需要边缘计算提供强大的技术支撑。如何在分布式计算环境中发现资源和服务是一个有待拓展的领域。为了充分利用网络的边缘设备,需要建立某种发现机制,找到可以分散式部署的适当节点。因为可用设备的数量庞大,这些机制不能依靠人工手动。此外,还需要使用多种异构设备满足较新的计算需求,比如大规模的机器学习任务。这些机制必须在不增加等待时间或损害用户体验的前提下,实现不同层次和等级的计算工作流中无缝集成,原有的基于云计算的机制在边缘计算领域不再适用。利用边缘节点来实现分区计算不光光带来了有效分割计算任务的挑战。

边缘计算的价值:1、应对数据爆裂和网络流量压力。边缘设备的数量正在超速增长——到2018年,世界上三分之一的人口将拥有智能手机或者可穿戴设备,到2020年,这些设备将生成43万亿GB的数据。处理这些数据需要进一步扩展数据中心,这再次引起了人们对网络流量压力的普遍关注。通过在边缘设备上执行数据分析,可有效应对数据爆裂,减轻网络的流量压力。边缘计算能够缩短设备的响应时间,减少从设备到云数据中心的数据流量,以便在网络中更有效的分配资源。2、智能计算。不只是消费级的物联网终端,边缘计算还将在工业应用中发挥重要作用。计算可以分层执行,利用网络远端的资源完成。例如,典型的生产流水线可以过滤设备上生成的数据,在传输数据的边缘节点上执行部分分析工作,之后再通过云端执行更加复杂的计算任务。边缘节点可以通过分担云计算的部分任务,增强数据中心的计算能力。若想更好的在边缘节点上部署应用程序的工作负载,需要考虑的方面:异构性。珠海低延时边缘计算智慧校园

边缘节点上的多重用户都需要将安全性作为首要关注指标。江西边缘计算智能安防

智锐通ZRT-MIN-EC01基于IntelKabylake平台,支持LGA1151六、七代处理器,搭载Movidius图形加速卡,是一款X86+图形加速卡movidius的边缘计算整机,适用于高性能视频、图像(人、物、字等特征要素)识别推理运算,普遍应用于安防监控、智慧社区、智慧校园、无人机、无人零售、机器人、智慧医疗等领域。产品亮点:1、INTELKABYLAKE平台;2、支持LGA1151六、七代处理器;3、4个MINIPCIE槽,可以搭载4张Movidius图形加速卡;4、双通道SO-DIMMDDR4内存设计(较大支持32GB);5、INTELI211网卡;6、静音双风扇+铜管散热器设计。江西边缘计算智能安防

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