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为何说边缘计算是补足产业数字化的最后一块木
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摘要:如何从智能云向智能边缘延伸,这是上下游厂商都在思考的问题。当计算被推进到网络边缘,更加靠近数据源头,终端设备可以在接近本地一侧获得分析响应,以缓解从端到云的数据量
如何从智能云向智能边缘延伸,这是上下游厂商都在思考的问题。当计算被推进到网络边缘,更加靠近数据源头,终端设备可以在接近本地一侧获得分析响应,以缓解从端到云的数据量传输负担,与之相应的存储和带宽成本也会减少。然而,随着数据量的指数级增加和计算环境愈发复杂,要想构建一套完整的云、边缘、终端体系是非常不容易的。
数据显示,到2020年物联网带来的经济附加值将达到1.9万亿美元。根据Metcalfe's Law,网络价值和用户数的平方是成正比的,当越来越多的人和智能的物连接在一个网络上,会让整个网络增值。调研机构预计,未来79%的物联网流量将通过网关接入,50%的网络流量将来自物联网,而物联网将贡献超过500亿的连接。与此同时,每个人、每个物体在每天所产生的数据量也将是当前的2000倍。巨大的商机由此而来,不止为管道商,更是为上游芯片商和服务商。
与此同时,每个企业都在经历多云之旅。Gartner表示:“到2020年,75%的企业将已部署多云或混合云模式。”多云之旅由混合云和原生公有云这两大主要云战略提供支持。每种方法虽然各具特点却又呈互补,并且通常被同一客户同时采用。这两种方法均旨在以差异化方式开创新商机,并交付切实可行的业务成果,是探索开启多云之旅的最佳途径,VMware的研究表明83%的云购买者都在寻找从数据中心到云端的统一基础架构及运维。
亚太地区预计到2020年将拥有86亿台物联网(IoT)设备,并到2025年成为全球5G网络规模最大的地区,5G连接数量将达到6.75亿。要想充分利用由此产生的海量数据,企业必须具备在边缘处理数据的能力,才能快速获得洞察力并做出实时决策。因此,IoT设备和应用程序将越来越多地内置数据分析和数据精简等服务,从而更合理、更快速、更智能地决定哪些数据需要立即处理,哪些数据需要发送回核心或云中,甚至哪些数据可以被丢弃。
事实上,在边缘实现智能化已经成为英特尔、微软、思科这些科技巨头的共识,但是深入到像工业、能源、制造等领域的实际场景中,要想实现真正的“边缘智能”有着不小的挑战。像微软就在与美国超市品牌Kroger借助智能云和边缘的技术打造“智慧商店”,并已经对各自总部附近的零售店进行了改造。
据了解,双方的合作范围涉及智能货架、终端设备、门店购物效率、定价、补货、广告投放转化等方面。以“数字化货架系统(EDGE)”为例,其利用数字货架显示屏取代了纸质价格标签,可以显示商品促销等信息。
目前,这套系统已经部署在美国的数十家Kroger连锁店。与传统货架需要人工张贴纸质价签、条码等信息相比,运行在Azure平台的新系统能够在数分钟内更新两万条价格信息。
举个例子,如果消费者想购买某个品牌的意面酱料,那么当其走到这个意面酱料所在货架的时候,货架系统就会发出提示信号,对于一些拜访数十种酱料品牌的货架来说,无疑可以提升不小的选购效率。除了EDGE,改造的系统还包括导购体验、个性化广告等。客户可以通过克罗格应用提前生成购物清单,应用会指导他们在商店选购商品。
对于制造业来说,将从更智能的边缘设备中获益匪浅。利用IoT设备在边缘处理数据,制造商可以通过检测设备故障的早期迹象来实现预测性维护,这有助于防止那些妨碍生产的故障发生或进行不必要的维护检查。
和利时研发的自动化系统支持着全球台套工业系统设备的日常运行,覆盖中国高速铁路、地铁运营和核电、火电厂自动化控制等市场。 要对全球2万多台套系统设备进行系统的管理与维护绝非易事,按照传统方式,这需要消耗大量人力、物力、精力实施现场服务、巡检和定期维护。
快速发展的业务和不断增加的客户,带来了不断增长的现场服务需求,随之而来的还有不断增长的服务规模和投入,以及相应激增的管理、沟通、协调等等的一系列问题。此外,现场服务的传统方式效率较低,现场技术人员在发现疑难问题后,往往需要与总部进行反复的技术沟通,再加上设备零件替换等所花费的时间,常常需要设备停工检修。
对于装备生产线、发电厂这样的大规模企业来说,生产暂停就意味着巨大损失。以热电厂中的一台锅炉设备为例,维修本身也许只要几个小时,但前期等待锅炉冷却、后期重新上水加热,都需要较长的时间,前前后后至少要停产一周——对于日发电量数千万度的发电厂来说,这造成的直接经济损失已经相当惊人了。
文章来源:《数字化用户》 网址: http://www.szhyhbjb.cn/zonghexinwen/2021/0401/1455.html