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  • 深圳多网口边缘计算OED定制,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

工业领域,边缘计算也正在发挥越来越重要的作用。从工业发展的方向来看,数据将成为驱动生产制造的重要生产资料,那么如何处理这些海量、实时产生的数据就成为企业能否快速发展的重要课题。以流程型生产为例,一条生产线其实就是数据流动的通道,产品从上一名工人传递到下一个工人,同时伴随着产品数据的传递。在这个过程中,如果由于某一名工人错误操作的导致了数据异常,在下一名工人开始操作时,基于边缘计算的生产线可以做出预警提示。如果再进一步,当机器学习能力被边缘计算融入到生产线的时候,工人的不合规操作可以被实时监测出来并预警,这对提升产品的良品率意义重大。边缘计算的优势:提升应用程序的效率。深圳多网口边缘计算OED定制

边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用中心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。根据国际电信联盟电信标准分局ITU-T的研究报告,到2020年,每个人每秒将产生1.7MB的数据,IoT可穿戴设备的出货量将达到2.37亿。IDC也发布了相关预测,到2018年,50%的物联网网络将面临网络带宽的限制,40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存,到2025年,这一数字将超过50%。珠海算力强大边缘计算**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。

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。

边缘计算的开发归功于IoT设备的指数级增长,这些设备连接到Internet以便从云中接收信息或将数据传递回云中。许多物联网设备在其运行过程中会生成大量数据。边缘计算的好处:对于许多公司来说,单是成本节约就可能成为部署边缘计算架构的驱动力。在许多应用中采用云的公司可能已经发现,带宽成本比他们预期的要高。但是,边缘计算的较大好处越来越多地是能够更快地处理和存储数据,从而实现了对公司至关重要的更高效的实时应用程序。在进行边缘计算之前,扫描人脸以进行面部识别的智能手机将需要通过基于云的服务来运行面部识别算法,这将需要大量时间来处理。使用边缘计算模型,鉴于智能手机的功能日益强大,该算法可以在边缘服务器或网关上本地运行,甚至可以在智能手机本身上运行。虚拟现实和增强现实、无人驾驶、无人驾驶汽车、智慧城市、甚至楼宇自动化系统等应用都需要快速处理和响应。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。

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。边缘计算处理数据中心明显的优势:在成本预算上可以较大减轻经费预算。安徽小型化边缘计算机器人

边缘计算设备一侧与直接产生数据的物理设备连通,另一侧则可以将处理过的数据上传到云端。深圳多网口边缘计算OED定制

边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据,这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。据估计,到2020年,每人每天平均将产生1.5GB的数据量。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据,云计算可能无法完全处理这些数据--尤其是在某些需要非常快速地处理数据的使用场景当中。边缘计算是云计算以外的另一种可选解决方案,未来它的应用范围比较有可能将远不止是无人驾驶汽车。包括亚马逊、微软和谷歌在内的一些科技巨头都在探索“边缘计算”技术,这可能会引发下一场大规模的计算竞赛。虽然亚马逊云服务AmazonWebServices(AWS)在公共云领域仍然占据主导地位,但谁将成为这个新兴的边缘计算领域的领导仍有待观察。深圳多网口边缘计算OED定制

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