行业应用中的边缘计算

简介:边缘计算包括终端层、边缘层和云层。其业务平台部署在用户边缘,能够提供实时存储和计算能力,为物联网、云计算等技术提供前所未有的连接性、集中化和智能化,满足灵活连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全和隐私保护等需求,可应用于多个行业,将是推动工业互联网深入发展的重要支撑。

一.背景

随着工业互联网的深入发展,接入互联网的设备数量将迅速增加,各种设备产生的数据量将呈几何增长。同时,各种智能应用和敏捷操作对数据处理的实时性和安全性提出了要求。不断增长的数据需要更加灵活可靠的计算方法。虽然传统的云计算可以利用超级计算能力来解决各种复杂应用的计算需求,但在实时物联网、用户隐私数据保护和数据中心能耗等方面仍然不足。这就要求业界深入研究数据收集、处理、计算等流程,分解原有云计算模型执行的部分或全部计算任务,减轻云服务器的计算负荷,减缓网络带宽压力,提高物联网的数据处理效率。

第二,边缘计算架构

边缘计算提供了一种新的计算模式,通过在终端设备和云之间引入边缘设备,将云服务扩展到网络边缘,并为网络边缘靠近对象或数据源的应用提供融合计算、存储和网络资源,同时在网络边缘提供这些计算资源,以满足行业在灵活连接、实时服务、数据优化、应用智能、安全和隐私保护等方面的关键需求。

(1)终端层:由各种物联网设备组成,如传感器、智能手机、智能车辆、智能卡、智能设备、机器人等。为了延长终端设备的服务时间,应该避免在终端设备上执行复杂的计算任务。终端设备只负责收集原始数据并上传到边缘层进行计算和存储。

(2)边缘层:位于网络边缘,由大量边缘节点组成,包括路由器、网关、交换机、接入点、基站、特定边缘服务器等。广泛分布在终端设备和云层之间,可以计算和存储终端设备上传的数据。边缘节点可以对采集的数据进行预处理,并将预处理后的数据上传到云端,从而减少核心网的传输流量。

(3)云层:由多个高性能服务器和存储设备组成,具有强大的计算和存储功能,能够执行复杂的计算任务。云模块可以通过控制策略有效地管理和调度边缘节点和云计算中心,为用户提供更好的服务。

第三,边缘计算应用

边缘计算具有实时数据处理和分析、高安全性、隐私保护、强大的可扩展性、位置感知和低流量等优点,将原始云计算的部分或全部计算任务迁移到数据源附近。边缘计算广泛应用于工业互联网。

(1)智能医疗。智能设备传感器的实时运动检测。边缘计算还可以帮助健康顾问帮助他们的病人,不管他们的地理位置如何,这样智能手机就可以从智能传感器收集病人的生理信息,例如脉搏率和体温,并将其发送到云服务器进行存储、数据同步和共享。

(2)智能交通。通过在车辆上安装边缘计算设备,车辆采集的音频、视频和信号等数据可以传输到边缘计算进行处理,可以缩短端到端的延迟,避免因信号处理不及时而导致的车祸等事故,为车辆出行提供便利,使其能够与道路上的其他车辆进行连接和通信,并告知其任何预期的风险或交通拥堵信息。

(3)智能制造。边缘计算节点安装在车间的不同位置,可以在短时间内对来自产品设计、材料采购、制造、销售、物流等多个来源的数据进行计算、处理和分析,获得各个地方的生产运营情况,并对流程或有问题的环节进行预警,而无需传输到云进行处理和分析,可以支持后续的运营优化方案和改进。

(4)智能建筑。边缘计算环境部署在建筑物的不同部分,负责处理和分析传感器收集的温度、气体、湿度和其他数据,这减少了将传感器数据上传到云中所导致的延迟和安全问题,并且可以对建筑物中可能发生的任何异常情况做出响应。传感器可以根据其他无线节点接收到的集体信息来维持建筑物的气氛。

(5)智能家居。通过在家庭的某些地方安装和部署边缘计算设备,可以将家庭数据进行处理并推送到家庭的内部网关,并且可以使用大量的物联网设备来实时监控家庭的内部状态,接收外部控制命令,最终完成家庭环境的调节,这样可以减少家庭数据的流出,从而降低数据泄露的可能性,提高系统的保密性。

(6)智慧城市。在城市路面检测中,边缘计算设备安装在路面附近的一些区域,传感器安装在道路两侧的路灯上以收集城市路面信息,并且检测环境数据,例如空气质量、光强和噪声水平。收集的数据通过边缘计算进行快速计算和处理,当路灯出现故障时,可以立即反馈给维护人员,同时有助于健康急救和公共安全领域。

第四,应用建议

(1)进行技术集成,做好标准设计

边缘技术是云计算的一项关联技术,与大数据、5G、区块链、人工智能等技术高度关联。各种技术应该结合起来进行联合研究。同时,各种终端设备往往是异构的,来自不同的制造商、不同的数据接口、不同的数据结构、不同的传输协议、不同的底层平台等。在应用边缘计算时,我们应该统一标准,制作好界面。(2)不断深化应用,注重优化性能

在边缘计算架构中,不同级别的边缘服务器具有不同的计算能力。用户需求、延迟、带宽、能耗和成本是决定负载分配策略的关键指标。根据需求梳理应用场景,加强边缘计算在工业互联网中的应用,根据不同的工作量设定指标的权重和优先级,使系统能够选择最优的分配策略。

(3)加强安全管理,保护私有数据

边缘计算的分布式体系结构增加了攻击向量的维数。边缘计算客户端越聪明,就越容易受到恶意软件感染和安全漏洞的攻击。因此,我们应该进一步加强对关键数据的安全保护。在边缘计算设备资源有限的前提下,我们应该在考虑构建动态、协同、综合防御环境的同时,重点关注数据源附近的计算,增强抵御攻击和病毒的能力。

V.结论

边缘计算的出现大大提高了数据处理和计算能力,提高了实时性和安全性,降低了数据中心的能耗,有效弥补了云计算的不足。边缘计算在建筑、制造、医疗等许多行业的智能应用。有利于加快各类数据的处理效率,提高行业信息化发展水平,促进工业互联网的持续发展。

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