边缘数据处理的刚需
就连接性而言,过去十年或多或少地致力于以下三件事:将世界用无线连接起来;提高无线连接的强度和完整性;并确保一切可连(从人到物) 的、都以某种方式连接起来。本质上讲,新基建边缘计算哪家好,这是通过——下一代5G部署(强化基础蜂窝基础架构并开发更新的技术以优化数据吞吐量、容量、覆盖范围和延迟要求)以及物联网革命(其中物理目标配备了感知功能和/或标签)——实现的。这些技术发展已经产生了深远的社会影响,无线连接已成为日常生活中不可或缺的一部分。从家用电器到复杂的工业机械,使用传感器和执行器进行远程监视、跟踪甚至控制相关对象的能力几乎已成为了基本必须的能力。但是,设备密度的巨大提升也导致了某些非常明显的瓶颈。
哪些场景需要用到边缘计算?
边缘计算的前身是内容分发网络(CDN),新基建边缘计算产品,它通过数据分布式缓存满足了用户快速访问的需求,让我们能流畅地在线追剧、玩游戏。但随着信息技术从消费侧向生产侧延伸,以及人工智能等新技术的兴起,新基建边缘计算报价,云端仅仅实现数据存储与快速访问已无法满足需求,黑龙江新基建边缘计算,新的应用场景中要求云端同时具备强大功能和超低时延,其中典型就是自动驾驶和智慧工厂。
以自动驾驶为例,它对云端响应时延提出了近乎苛刻的要求。自动驾驶的制动等反应时间关系到交通安全,而它主要由云端系统响应时延决定,但其中涉及运算和通信多个环节。如果要做到100km制动距离不超过30cm,那么系统整体响应时延不能超过10毫秒,而且越低越好。因此,重要的移动通信技术标准化组织3GPP就定义了若干个1毫秒到几个毫秒的低时延场景,主要就集中在自动驾驶上。在这种需要“超低时延 智能计算”的场合,就必须用到边缘计算了。
再来看智慧工厂,由于制造业的智能化,一方面需要实时数据采集并立即处理意外情况,毫秒级延迟都可能导致无法挽回的事故,这在设备保护、性能监控、品质管控中尤为重要。另一方面由于生产复杂度与精细度越来越高,生产过程会产生海量实时数据,但其中只有部分是关键数据,需要存储到云端进行挖掘和分析(例如为供应链优化提供依据),所以需要对采集数据进行过滤,以缓解云端和网络压力。这时候,就需要边缘计算来帮忙了。
边缘计算的本质
自动化事实上是一个以“控制”为。控制是基于“信号”的,而“计算”则是基于数据进行的,更多意义是指“策略”、“规划”,因此,它更多聚焦于在“调度、优化、路径”。就像对的高铁进行调度的系统一样,每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整,它是基于时间和节点的运筹与规划问题。边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。简单地说,传统自动控制基于信号的控制,而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。值得注意的是,边缘计算、雾计算虽然说的是低延长,但是其50mS、100mS这种周期对于高精度机床、机器人、高速图文印刷系统的100μS这样的“控制任务”而言,仍然是非常大的延迟的,边缘计算所谓的“实时”,从自动化行业的视角来看——很不幸,依然被归在“非实时”的应用里的。
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