邊緣計算:智慧城市建設的新生力量

根據市場調研機構IDC預測,到2020年,將有超過500億個終端與設備聯網。不斷增長的數據催生出邊緣計算的需求,未來超過50%的數據需要在網絡邊緣側分析、處理和儲存。

另外,5G(第五代移動通信技術)加速推進也會推動邊緣計算大規模部署,邊緣計算產業已進入機遇期。

智慧城市是運用物聯網、雲計算、大數據、空間地理信息集成等新一代信息技術,促進城市規劃、建設、管理和服務智慧化的新理念和新模式。在推進智慧城市發展過程中,物聯網技術正在廣泛應用,邊緣計算也將發揮越來越重要的作用。

邊緣計算指的是接近於事物、數據和行動源頭的計算,屬於分佈式計算範疇。在網絡邊緣側的智能網關就近處理所採數據,而不需要將大量數據上傳到遠端核心管理平臺。邊緣計算將數據資料處理、應用程序運行甚至一些功能服務的實現,由網絡中心下放至邊緣節點。

互聯網技術本質是通過雲計算平臺實現用戶隨時隨地按需訪問所需資源的過程,核心競爭力在於實現各方資源節約、共享。對雲計算而言,所有數據都要彙總到後端數據中心。

而在“雲、管、端”三者角色中,雲計算更側重於“雲”,即實現最終數據分析與應用的場所。但邊緣計算強調“端”所在的物理區域。在這個區域,如果能為“端”就近提供網絡、計算、存儲等資源,就更容易滿足實時業務需求。雲計算較適合非實時、長週期的大數據分析,適用於通用平臺。邊緣計算則更多聚焦實時、短週期的大數據分析,能更好地支撐本地業務實時智能化處理與執行,多適用於專用系統和設備。由於無需上傳至遠端,數據往返的等待時間及網絡帶寬成本將大大減少。

無論邊緣計算還是雲計算,技術本身只是實現物聯網、智慧應用、智能製造等所需的方法。二者都是處理海量數據的計算方式,彼此各有分工、相輔相成。理想情況下,應將計算、網絡、存儲能力從雲端延伸到邊緣端,構建“業務應用在邊緣、管理在雲端”的模式。雲端通過機器學習訓練,形成規則並推送至邊緣端,由本地執行。未來將是各種方式多元並行的計算時代,人們可根據不同應用場景,選擇最適合的計算方式。


邊緣計算:智慧城市建設的新生力量

近年來,我國在吸收借鑑國際經驗的基礎上大膽創新,智慧城市建設已從理念轉化為實踐。特別是2015年12月中央城市工作會議召開以後,以新型智慧城市建設為引領,我國智慧城市建設在理念、內涵、目標、路徑、模式等方面都體現出鮮明的中國特色。

對於智慧城市來說,包含太多來自物聯網的數據,任一推動環節都需要安全、可靠、高效的計算平臺和計算方式作為支撐。邊緣計算隨著雲計算和物聯網在智慧城市的普及而得到廣泛應用。

當前,邊緣計算主要包含應用域、數據域、網絡域、設備域四個功能域,不僅能為各類終端提供開放接口,還可實現數據優化服務,保障數據安全與隱私性。通過把邊緣計算貼近或嵌入各類傳感器、儀表和機器人等設備節點,能有力支撐各類設備智能互聯及應用。

隨著城市交通數據量不斷增加,用戶對實時交通信息的需要也在提高。如果把數據全部傳回雲計算中心,將會出現帶寬資源浪費和延時等問題。若進行邊緣計算,便可根據路面實時狀況和可用資源,及時作出相應判斷。

邊緣計算在智慧城市交通的應用不僅體現在控制系統和車聯網上,還體現在智慧運輸、設施管理等基於地理位置的應用方面。對於位置識別技術,邊緣計算可對基於地理位置的數據進行實時處理和收集,而不必再傳回雲計算中心操作。在城市視頻監控系統應用上,可以構建融合邊緣計算模型和視頻監控技術的新型視頻監控應用的軟硬件服務平臺,提高視頻監控系統前端攝像頭的智能處理能力。

此外,當前城市照明等設施無序使用,造成大量能源浪費。傳統的人工控制方式無法根據實際環境合理控制,而邊緣計算則能夠解決這一難題,實現精細化管理,並與雲端同步。

隨著物聯網廣泛應用和5G迅速崛起,終端數量和數據量都在指數級增長。邊緣計算能夠更大程度地提高數據傳輸性能,保證數據實時處理,為用戶提供更智能、更快捷的使用體驗。



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