边缘计算在物联网行业的应用
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了边缘计算在物联网行业的应用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
引言
边缘计算并不是诞生于物联网时代,AKAMAI作为一家内容分发网络CDN和云服务的提供商,并且是世界上最大的分布式计算服务商之一,早在2003年就和IBM合作过“边缘计算”。然而5G技术的到来,加速了边缘计算技术的突破,特别是对物联网领域而言,许多的南向控制将不在需要通过云端,处理过程在本地边侧即可完成,这无疑将大大提升处理效率,减轻云端的负荷,提高响应时间。那么5G、边缘、物联网他们之间将会产生怎样的化学反应呢,本文会尝试从实际应用的角度切入,看看边缘计算到底为物联网带来了什么。
什么是边缘计算
维基百科的解释:
边缘运算(英语:Edge computing),又译为边缘计算,是一种分布式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端设备,可以加快资料的处理与发送速度,减少延迟。在这种架构下,资料的分析与知识的产生,更接近于数据资料的来源,因此更适合处理大数据。
这里提到了几个核心的概念,一是缩短距离,二是分布式,这应该也是边缘计算最核心的特点。为什么把缩短距离作为一个重要的原因呢,因为数据传输再快也是有上限——光速,如果没有分布式计算,机房都在北京,端在杭州,来回2千多公里,即便是光速传播,也需要50ms,50ms在一些特定领域就非常关键,比如车联网,工业控制等领域。有了边缘计算,这些更靠近终端设备的节点,就可以大大加快信息传递。
对于分布式的理解, 举一个最形象的例子就就好比是的人的大脑和肌肉反射,我们的皮肤碰到外界刺激后,比如火烫,针刺等,会立即做出反应,这个处理是不需要经过大脑的,这就充分体现了分布式和低延迟的特点。
边缘计算在物联网领域的典型应用
边缘计算能应用在物联网很多的领域领域比如:智能音箱,智能家居,IP摄像头,智能水/电表,工业控制设备等,本文简单从中挑选2个场景说明一下边缘计算在其中的应用。
应用场景一:
这里举一个IP摄像头的应用,在日常生活中,大家开车一定遇到过这样的场景,有时候明明道路没有车,非得让我等1分钟的红灯,这时候大家可以想到能够通过摄像头监控道路上来往的车流量,再通过AI算法来计算当前交通状况,从而实时调整交通信号灯的等待时间。这时候就有2种选择,一是采用云计算方案,二是采用边缘计算的方案:
云计算 | 边缘计算 |
---|---|
优势:端的成本很低,软件简单,只需要做图像数据采集 | 优势:响应实时,不耗费流量 |
劣势:流量耗费太大,实时性较差 | 劣势:端侧需要额外的AI芯片,成本略高 |
应用场景二:
在工业物联网领域,经常有一些预警传感器,比如测量反应锅炉的压力、温度等,超过一定的阈值就需要报警并自动切断,保护设备和员工的安全。监测模块可以对当前所有数据进行综合分析,以确定是否超过定义的临界值,并能在几毫秒内关闭。这个过程中的超短延时是非常关键的,这里不能有延迟,也不能依赖联网,因此只有边缘计算才能符合需求。
未来发展
未来物联网的发展会有两个趋势:海量连接以及海量数据。Gartner公司在2019年发布报告预测,到2021年总数将达到250亿个,它们会生成大量的数据。这些数据无法用云计算来承载,因为即使5G技术成熟应用,带宽的增长还是远远赶不上数据的增加,只有通过边缘计算,在一个个分布式的节点上进行中小型,实时的数据计算来解决。
当然,云计算和边缘计算未来一定是相辅相成,边缘计算重要,但它永远不可能替代云计算!
以上是关于边缘计算在物联网行业的应用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
中国移动基于 Kubernetes 的物联网边缘计算应用实践