接单流程

您提供需求 - 我们设计方 案 - 您确定方案 - 双方签订合 同 - 支付预付款 - 我们按时施 工或进行程序开发 - 项目完成您 验收 - 客户验收合 格后15日内付清尾 款 - 维保期内非 人为所导致的问题我方免费提供技术支持 - 合作愉快

 您当前的位 置:首页 > 行业资讯

物联网关键 要素

发布时间: 2018-10-31 10:41:32  已点击:

边缘计算给 物联网带来的好处
 
  利用边 缘计算为物联网设备带来诸多好处,例如接近零延迟,较小的网络负载,增加的弹性,减少的数据暴露以及较低的数据管理成本。让我们逐一看看这些:
 
  1、近零延迟 :
 
  接近零 延迟是边缘计算的最大优势。数据收集,处理和采取行动之间的时间间隔几乎是实时的。这是在关键任务情况下物联网设备的重要要求。一个非常好的例子是无人驾驶汽车。
 
  谷歌预 估他们的自动驾驶汽车每秒产生大约1GB的数据!需 要快速处理大量此类数据,以便汽车能够保持正确的路线并避免碰撞。想象一下,如果这些数据被收集,传输到云,云会对其进行处理,然后将其发送回汽车。尽管整个过程在几秒钟内完成,但事实证明为时已晚,而且汽车可能 已经遇到了碰撞。此方案中的最佳解决方案是使用边缘计算分析传感器本身的数据,然后将其发送到云以进行后续分析。
 
  边缘计 算在医疗行业也很重要。延迟在医疗保健行业中较为关键,其中设备连接到心率监测器或心脏起搏器,并且轻微延迟可能导致患者的生死状况。
 
  2、较小的网 络负载:
 
  思科估 计到2020年,物联网 设备处理的数据量将达到近7.5 Zettabytes(1ZB = 1,000,000,000,000 GB)!这是互联 网高速公路上的大量数据,可能导致网络拥堵增加,尤其是在连接较弱的地区。使用边缘计算,大部分流量负载将通过在源处理数据而不是通过网络发送所有数据,网络拥堵明显改善。
 
  3、增强弹性 :
 
  借助边缘计算提供的分散式架构,网络中的其他连接设备变得更具弹性。将此与云上的单个虚拟机故障进行比较,这将影响连接到网络的数千甚至数百万个IoT设备。即使 其中一个设备发生故障,它也不会影响其他设备,并且它们仍然保持活动和运行状态。
 
  4、减少数据 暴露:
 
  边缘计 算减少了它通过网络发送的数据量。这样做还有助于减少传输中的数据泄露。在某些情况下,智能设备收集的敏感和关键数据(如支付卡行 业(PCI)和个人身份 信息(PII))根本不需要 传输。这有助于在每个国家对此数据有不同规定并且更靠近其来源处理数据有助于避免许多隐私,法律和安全复杂性的情况。通过进一步加密数据和控制访问,我们可以使其更安全地抵御已知威胁。
 
  5、较低的数 据管理成本:
 
  使用边 缘计算可以显着降低云上的存储成本,因为我们并未将所有内容存储在云上。由于数量相对较少,这也有助于有效地管理数据。只有需要更深入分析的汇总数据才会发送到云端,随后会对其进行分析和推断。
 
  边缘计 算和云协同工作,实现物联网
 
  我们已 经看到边缘计算如何使物联网受益,那么来分析下为什么边缘计算不能完全替代云计算。
 
  为了满 足物联网设备的所有要求和需求,边缘计算和云计算需要协同工作。来自智能设备和传感器的所有数据仍然需要在云上进行汇总,这需要更深入的分析,以便从中获取有意义的见解。云计算仍然在使物联网设备更智能和更好的过 程中发挥关键作用。
 
  回过头 来看看谷歌自动驾驶汽车的例子。
 
  在收集 了所有车辆的数据并使用云进行分析后,Google可以提出最 佳实践和驾驶算法,这些算法将改善其导航并使车辆在首次访问的位置时表现最佳。
 
  美国和 欧洲的主要货运公司已经在使用这种方法从技术中受益并节省了主要成本。他们将传感器放置在车队中,并收集各种数据,包括发动机性能,轮胎,燃油油位,变速箱和电池。在边缘处理这些数据是没有用的,而是将所有这些数 据发送到云端。经过深入分析,公司可以发布关于获取最佳行车路线的警报,何时更换旧零件,需要加油的燃油低,更换故障传动等等,从而改善并节省维护,维修和运营成本。
 
  凭借云 提供的巨大计算能力,让它在巨大而繁重的数据集上进行繁重的工作是有意义的。大多数时候,云计算的集中性在速度,成本和可扩展性方面优于边缘计算的分散性质。因此,为了完全满足物联网的主要需求,即延迟和大数据处 理,我们看到边缘计算和云计算需要协调工作。边缘负责实时分析和响应,而云负责数据集的繁重和处理,以改善这些智能设备的功能。
 
上一篇             下一篇
友情链接:    鐪熶汉妫嬬墝鍦ㄧ嚎娓告垙骞冲彴-瀹樼綉骞冲彴鎵嬫満app   涓冧箰褰╃エ瀹樼綉     浜戦紟妫嬬墝缃戠珯   缃戜笂鐪熼挶妫嬬墝--瓒呭ソ鐜╃殑鐜伴噾妫嬬墝娓告垙