邊緣計算引入企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的優(yōu)勢分析

2023-07-08 14:01:19來源：千家網(wǎng) 閱讀量：55 評論

導(dǎo)讀：邊緣計算已經(jīng)在大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中使用。除了路由器和防火墻之外，邊緣計算還允許執(zhí)行智能自動化和預(yù)測性維護、優(yōu)化數(shù)據(jù)生命周期，從而降低成本。

　　近年來，物聯(lián)網(wǎng)極大地激發(fā)了人們對邊緣計算主題的興趣。

　　事實上，邊緣計算對于釋放物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的不斷增加的數(shù)據(jù)量的潛力寄予厚望。到2025年，這一數(shù)字預(yù)計將達到73.1ZB，但要從中提取價值，需要分別對數(shù)據(jù)流進行有效的分配、管理和分析。在這里，邊緣設(shè)備可能會有所幫助。

　　統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，邊緣計算已經(jīng)在大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中使用。除了路由器和防火墻之外，邊緣計算還允許執(zhí)行智能自動化和預(yù)測性維護、優(yōu)化數(shù)據(jù)生命周期，從而降低成本。盡管智能邊緣是一種新應(yīng)用，但已經(jīng)可以仔細研究其在工業(yè)、交通、醫(yī)療保健和其他常見的企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案中的表現(xiàn)，以充分利用。本文指出了哪些環(huán)境需要邊緣計算、哪些物聯(lián)網(wǎng)+邊緣串聯(lián)最有前途，以及如何在物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中有效地分配工作負載。

　　邊緣設(shè)備在企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案中的地位

　　企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的傳統(tǒng)架構(gòu)假設(shè)數(shù)據(jù)是從物體收集的，例如傳送帶上的產(chǎn)品或車間的設(shè)備；然后將其傳輸?shù)皆贫诉M行進一步處理和分析。在這樣的系統(tǒng)中，邊緣設(shè)備以傳統(tǒng)方式使用——通過網(wǎng)絡(luò)分發(fā)數(shù)據(jù)并控制網(wǎng)絡(luò)流量。路由器、防火墻、多路復(fù)用器和交換機都屬于此類設(shè)備，后者允許企業(yè)連接到工業(yè)設(shè)備。一般來說，它們允許在整個企業(yè)范圍內(nèi)建立物聯(lián)網(wǎng)，無論其位置如何。

　　為了物聯(lián)網(wǎng)自動化解決方案，人工智能在云端生成的想法被發(fā)送回現(xiàn)場以引發(fā)一些行動。當然，這種方法缺乏速度和吞吐量，這對于廣泛分布式架構(gòu)和需要處理的大量數(shù)據(jù)至關(guān)重要。這就是智能邊緣設(shè)備發(fā)揮作用的地方，負責處理、分析和操作。其優(yōu)勢體現(xiàn)在其與數(shù)據(jù)源的接近度上，使其能夠通過向其委托一些基本的決策憑證來減少延遲。

　　終端設(shè)備。智能傳感器和執(zhí)行器、可穿戴設(shè)備、攝像頭和其他傳感設(shè)備盡可能靠近物體。其計算能力因尺寸緊湊而受到限制。

　　物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)只允許有潛在價值的信息到達云端。這是物與云之間的橋梁：執(zhí)行聚合、預(yù)處理、過濾數(shù)據(jù)、驗證其真實性以及清理原始數(shù)據(jù)。其還為現(xiàn)場設(shè)備提供管理，確保自動化的分布式架構(gòu)。

　　邊緣服務(wù)器是在邊緣進行大量計算的環(huán)境的總稱。物理服務(wù)器、筆記本電腦、嵌入式系統(tǒng)或片上系統(tǒng)都可以接管這一功能。這一類別近年來引起了特別關(guān)注，因為其允許在整個系統(tǒng)中重新分配計算負載，并引入人工智能(AI)。

　　因此，當將某些負載放置在邊緣時，系統(tǒng)可以節(jié)省與云的通信時間，從而可以快速響應(yīng)現(xiàn)場情況。此外，由于數(shù)據(jù)不會超出本地存儲，因此還提供了更高的可用性、可靠性以及安全性。為了使此配置具有成本效益，重要的是不要讓云超載。

　　企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案最有前途的邊緣計算應(yīng)用

　　云混合+邊緣

　　由于混合云的主要價值揭示了在不同環(huán)境之間轉(zhuǎn)移工作負載的機會，因此將此類基礎(chǔ)設(shè)施擴展到邊緣解決方案看起來盡可能自然。通過連接邊緣設(shè)備，在如何優(yōu)化工作負載方面出現(xiàn)了更多選項。這允許在系統(tǒng)發(fā)生故障時具有成本效益的可擴展性和更高的阻力。在混合環(huán)境中，邊緣組件為整個系統(tǒng)提供了額外的靈活性，而云組件則增加了分布式資產(chǎn)之間的一致性。

　　當涉及到在物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中循環(huán)的大量數(shù)據(jù)時，可以通過將實時計算置于邊緣來獲得更多價值，而無需進行云計算深度分析。同時，云端可以作為管理中心，為整個系統(tǒng)提供透明度。如果出現(xiàn)問題，也不用為每個節(jié)點求助專家，因此混合云+邊緣串聯(lián)可以提高可控性。Micro Shift等開源項目有助于將Kubernetes等關(guān)鍵任務(wù)平臺擴展到邊緣，并保持一致。

　　邊緣計算+人工智能/機器學習

　　將人工智能引入邊緣越來越受歡迎，因為邊緣計算可以克服對云計算的速度限制。有時，這是實現(xiàn)人工智能物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)的唯一方法，因為互聯(lián)網(wǎng)連接可能不可用，或者需要提高數(shù)據(jù)安全性。無論如何，其擴展了在現(xiàn)場處理原始數(shù)據(jù)的可能性，這對于時間緊迫的自動化解決方案和高度分布式系統(tǒng)是不可或缺的。將云計算納入這條鏈不僅耗時且成本高昂，因為其需要互聯(lián)網(wǎng)通道帶寬、流量、額外能源等形式的大量資源。例如，在煉油廠處理來自傳感器的信息每天產(chǎn)生超過1tb的原始數(shù)據(jù)，這需要過多的資源來以處理。

　　應(yīng)用于邊緣設(shè)備的人工智能算法帶來了新的用例，如遠程監(jiān)控、預(yù)測性維護以及高級自動化。部署在邊緣的機器視覺也繼續(xù)獲得動力。但無論如何，在物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中實施人工智能需要云和邊緣之間的合作。人工智能的訓練仍然在云端進行，因為我們需要過多的計算能力來進行這項操作，而部署則設(shè)置在邊緣。這種模式的日益成功讓我們可以談?wù)撊斯の锫?lián)網(wǎng)(AIoT)。

　　邊緣計算+5G

　　邊緣和5G的結(jié)合有望增強邊緣計算的主要優(yōu)勢——最大限度地接近實時地執(zhí)行操作。到目前為止，我們還不能談?wù)撍谕?毫秒響應(yīng)，但5G已經(jīng)比LTE1快16倍。這種速度使得多種應(yīng)用可以輕松部署在云端，例如機器人的實時監(jiān)控、無人機控制、自動駕駛車輛，甚至遠程MRP服務(wù)和手術(shù)。20 Gbps的峰值數(shù)據(jù)傳輸速率能夠創(chuàng)建增強現(xiàn)實應(yīng)用并處理大量數(shù)據(jù)，例如4k視頻。

　　一般來說，5G允許企業(yè)部署更低功耗的邊緣設(shè)備，同時提供更高的計算能力。此類網(wǎng)絡(luò)的帶寬允許連接的設(shè)備數(shù)量比通過4G或LTE技術(shù)多100倍！這樣的能力為物聯(lián)網(wǎng)最不可思議的應(yīng)用開辟了道路，比如黑暗工廠。

　　邊緣計算上的能量收集

　　隨著企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的擴展，設(shè)備供電問題也隨之出現(xiàn)，因為傳感器和其他邊緣設(shè)備可以在無線或網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍之外運行，以覆蓋整個監(jiān)控表面。所幸，能量收集技術(shù)正在不斷進步，為不同的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供不同的能量收集技術(shù)，這將顯著延長低功耗設(shè)備的電池壽命。例如，基于太陽能或振動的能量收集系統(tǒng)應(yīng)用于內(nèi)置汽車設(shè)備，用于汽車與基礎(chǔ)設(shè)施的通信，而光或熱能傳感器的能量收集源被成功用于工作場所自動化。在最新的發(fā)展中，我們可以看到使用環(huán)境光能量的自主NB-IoT模塊。該解決方案基于太陽能電池和具有MPPT功能的PMIC。

　　將邊緣計算引入企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的建議：

　　邊緣基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)足夠成熟，可以創(chuàng)建復(fù)雜的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，并在云和邊緣之間平衡分配計算能力。

　　將云基礎(chǔ)設(shè)施擴展到邊緣對實時操作很有意義，因為其可以最大限度地減少延遲。此類基礎(chǔ)設(shè)施中的云服務(wù)器提高了透明度并增強了資產(chǎn)控制。

　　在創(chuàng)建企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案時，重要的是從一開始就預(yù)見邊緣組件，然后能夠增加其優(yōu)勢，包括在人工智能的幫助下。

　　訓練模型需要重型硬件，因此最好在云端訓練人工智能，并在邊緣部署完成的模型。

　　擴展物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施需要優(yōu)化邊緣資源。能量收集技術(shù)的引入在這里可能是有益的。

　　原標題：邊緣計算引入企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的優(yōu)勢

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