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边缘计算优势日益凸显 工业端应用将成新热点

放大字体  缩小字体 发布日期:2017-11-15  浏览次数:82
核心提示:而说起边缘计算的兴起,应该算是很著名的技术迭代,从集中处理开始,然后演变成分布式的架构。

相较于云计算,边缘计算更聚焦实时、短周期数据的分析,能更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行。当下,工业端应用超越了消费端应用,正在主导全球物联网投资,可以预见,边缘计算将先从该领域开始大行其道。

在制造业领域,无论是针对设备的预测性维护,还是针对消费者的柔性制造,都需要依靠“数据”这座油矿。只有充分挖掘工厂设备联网后产生的海量数据中的价值,通过对制造大数据进行分析,才能提升数字化工厂运行效率,实现真正的工业智能化

工业世界任何微小的改变都会带来很大的优势,GE把它叫做“1%的威力”,但与之相对的,工业世界任何微小的故障也可能带来很大的损失——工业现场的很多数据“保鲜期”很短,一旦处理延误,就会迅速“变质”,数据价值呈断崖式跌落。因此不是所有数据都必须上传到云平台,“边缘计算”便由此而生。

那么什么是边缘计算呢?边缘计算是指计算靠近物或数据源头的网络边缘,以安防摄像头为例,前端摄像头具备计算和储存的功能,而云端只做基于大数据的宏观预测,这样的好处是实时响应,并减少了网络带宽的压力。

而说起边缘计算的兴起,应该算是很著名的技术迭代,从集中处理开始,然后演变成分布式的架构。互联网本身就是从政府机构和大学中的大型机开始的,然后演变为PC机,再到新兴的互联网的页面。当智能手机在蜂窝网络边缘取代功能机时,移动性革命大大加快。边缘计算对物联网的影响进程也与之类似,随着终端设备变得更加强大,能够运行更加复杂的应用程序,边缘计算生态系统快速发展。 

相较于云计算,边缘计算更聚焦实时、短周期数据的分析,能更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行。而且由于更靠近数据源的本地网络(Local Network)内进行运算,数据无需上传至云端,减少数据往返云端的等待时间及网络带宽成本。 

随着计算越来越复杂并且需要处理更多数据,使用本地计算能力可以帮助降低延迟。例如,人工智能(AI)程序中,算法可以在一秒内作出数百个决策。在工业生产中,多个处理器同时接收输入并协调响应。在增强现实(AR)系统中,程序实时合成高清图形和地理空间数据。云计算模型造成的延迟对于此类应用来说效率低下,而且,随着本地设备处理能力的增强,这种低效率更为明显。 

通过在设备中保存敏感数据,边缘计算有助于改进安全性和隐私性。边缘计算有助于通过匿名化、分析和保留数据源而不是向云端发送可识别信息来保护用户隐私。此外,边缘计算还可以减少延迟,并使连接的应用程序更加灵敏和稳健。

另一方面,物联网的发展也在一定程度上助推着边缘计算的兴起。根据IDC的预估,对物联网的投资将在未来3年内以15.6%的速度增长,2020年达到1.29万亿美元。其中,物联网投资由工业应用主导,包括制造业、交通运输业和公用事业。显而易见,工业端应用超越了消费端应用,正在主导全球物联网投资,可以预见,边缘计算将先从该领域开始大行其道。

 
关键词: 智能化 人工智能 智能制造 工业智能化
 
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