邊緣計算在物聯網中有哪些重要地位
對物聯網而言,邊緣計算技術取得突破,意味著許多控制將通過本地設備實現而無需交由雲端,處理過程將在本地邊緣計算層完成,那麽邊緣計算在IoT系統中有哪些重要地位呢?
边缘计算可以使用计讯物联邊緣計算網關做到,邊緣計算網關负责对前端感知层的数据进行收集与处理,在边缘端对数据进行处理,以达到降低数据量、快速处理数据、解决问题。
那麽邊緣計算又是因爲什麽原因得以在IoT系統的多個環節中存在呢?“這一點和IoT數據的三個特性有密不可分的關系”。
1、海量數據。物聯網設備已多達百億量級,這些設備每時每刻都在發送數據。某咨詢機構預測到2020年物聯網的數據量將達到4.4億zb。
2、數據的異構性。數據産生自數十百萬種的傳感器和設備,不同終端和不同采集維度的數據結構和協議都不盡相同,所以異構是物聯網數據的天然特性。
3、數據時序性。所有IoT的數據都是基于時間概念的,即時序數據,脫離時間談IoT數據與計算都是沒有意義的。
物聯網的這三大明顯特征,導致物聯網的三大現實問題:
1、實時性:實際的控制決策都在現場執行,但是響應未必能夠實時。
2、安全性:IoT數據跟企業的商業機密有關時,怎麽保障數據安全?
3、網絡堵塞:以及隨之而來的可靠性問題,比如會不會在傳輸過程中丟包?
另外,成本問題,也非常重要。想象一下500億個設備聯網,數據流量成本、存儲成本,得要多大投入?正是有了這些問題,我們今天探討邊緣計算+物聯網才有了基礎。當然,邊緣計算也是不能脫離雲計算的。“一切脫離雲計算來談物聯網計算的都不是真正的邊緣計算。”關于雲計算和邊緣計算的關系,總結如下:
1、邊緣計算一定和雲有聯系。雲端可以做算法,進行遠程、隨時因需的更新,新的算法下載到邊緣處做控制,這是與傳統工業控制的巨大差異,也是質的變化。
2、雲端做算法、邊緣做控制的特性,意味著控制和外部會有互動。比如天氣數據、地理位置的變化即可作爲空調變頻控制的判斷依據。與外部因素的互動使智能化程度更高。
3、雲計算和邊緣計算的結合可以更快部署、實施應用,帶來顯而易見的成本下降,才使應用的大規模落地成爲可能性。
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