什么边缘计算在物联网中很重要?

边缘计算对于许多物联网应用非常重要,可以减少延迟和带宽使用。然而,说到物联网,大多数人忽略了边缘计算的一个最重要的优势。在讨论这一被忽视的关键优势之前,让我们先来定义一下什么是边缘计算和云计算。

云计算和边缘计算
“云计算指计算机系统资源的按需可用性,尤其是数据存储(云存储)和计算能力,无需用户直接主动管理”。(维基百科)“边缘计算是一种分布式计算范式,它使计算和数据存储更接近所需的位置,从而提高响应时间和节省带宽”。(维基百科)

在云计算时代之前,企业必须购买物理服务器来获得所需的计算能力和存储,早期投资和后期管理非常昂贵(购买所有硬件并进行设置、维护和更新)。云计算的诞生意味着企业不再需要购买和管理硬件,企业可以支付所需费用,而云服务提供商负责管理。

云计算具有深远的影响,为企业提供可扩展性、可靠性、安全性和易用性。然而,云计算并不完美,我们需要权衡利弊。云计算是集中式的,这意味着无论终端设备(如智能手机)位于何处,数据都需要通过网络(如4G蜂窝连接)从终端设备传输到云提供商的数据中心,然后反向操作到达终端设备。对于需要快速传输大量数据的应用程序,这可能既慢又贵。这就是边缘计算发挥作用的地方。

云计算和边缘计算的问题是不可替代的。云和边缘有自己的优势。问题是何时使用云计算和边缘计算。

一个有用的经验法则是:“云计算运行在大数据上,而边缘计算运行在‘即时数据’上,即传感器或用户生成的实时数据”(维基百科)。
到底什么是「边缘」?
边缘的基本含义是“非云”,因为构成边缘的内容可能因应用而异。为了解释,我们来看一个例子。在医院,需要知道所有医疗资产的位置(例如静脉输液泵、心电图仪等)。),并使用蓝牙室内跟踪物联网解决方案。此解决方案有一个蓝牙标签,您可以将它附加到要跟踪的资产上(例如,静脉注射泵)。每个房间都有一个蓝牙集线,用于监控来自标签的信号,以确定每个标签所在的房间(以及资产所在的房间)。

在这种情况下,标签和集线都可以被视为“边缘”。标签可以执行一些简单的计算,只有当感官数据发生很大变化时,数据才会被发送到集线。如果一个标签从不同的标签移动到不同的数据中心,就可以计算出不同的标签。以上两种方法可以一起使用,也可以都不使用。标签可以将所有原始数据发送到集线,集线可以将所有原始数据发送到云。

物联网边缘计算的关键——被忽视的优势

在评估边缘计算时,几乎每个人都忽略了一个关键优势。我们已经介绍了延迟(更快的响应)和带宽(降低带宽要求和节省数据成本)的优势。然而,这些优势是针对物联网应用的特定子集,如自动车辆、智能家居或安全摄像头。

LPWAN物联网的到来

“物联网”这个术语的一个问题是它的定义过于宽泛。造价几万美元的自动车收集万亿字节的数据,使用4G蜂窝网络,被认为是物联网。同时,花几块钱只采集字节数据,使用低功耗广域网(lpwan)的传感器也被认为是物联网。

问题是大家都在关注高带宽的物联网应用,比如自动车、智能家居、安防摄像头等。这是因为每个人都是消费者,所以写这些东西的人写C端内容比写B端内容的读者多,因为企业物联网直接关系到的人少,可能有点无聊。

LPWAN物联网有望实现快速增长,这将是人们能够感受到物联网真正变化的地方。能耗对于LPWAN物联网应用非常重要,因为它不适合其他物联网应用。自驾车会配备大量电池,定期充电,智能家居设备和安防摄像头直接插在插座上。

但是,如果你的公司把GPS追踪器放在汽车拍卖的所有2万辆车上,这些GPS追踪器里的电池可以用好几年!在不到几年的时间内更换20,000个电池将是一个巨大的操作问题,管理成本也很高。仅通过管理系统的巨大成本远远超过了实时了解车辆位置的好处。

边缘计算可以降低能耗
当谈到电池供电设备的能耗时,你知道哪种能耗最大吗?无线电无线传感器和简单的计算通常不会消耗太多能量,但发送和接收无线信息会。数字越小,发送和接收的消息越少,设备使用电池的时间越长(所有无线连接都代表功耗、范围和带宽之间的权衡)。

因此,如果设备计算设备本身、消息的数量和大小,并使用逻辑来减少消息,那么边缘计算对于LPWAN物联网应用非常有效。

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