在数据传输、实时应用和低延迟需求的推动,边缘计算和云计算已经逐渐取代了传统的计算机架构模式。边缘计算作为云计算的延申,是在边缘侧布置数据计算功能,筛选过滤数据,从而达到降低延迟、提高性能的作用,其作用是拉近用户设备与数据的距离。
边缘计算的五个实用案例
(1)制造业与边缘计算。 全球化经济化趋势使得制造工厂趋向于地理空间上的分散,产品的组集中在一起,随后销售也是借助发达的交通网络实现分散,呈现出“分散-集中-分散”的特点。 边缘计算可以实现数据高速准确传输,减小对于网络的需求、降低延迟,有助于快速做出决策或者快速进行设备的维护管理。在6G与卫星网络的支持下,将实现全球办公。
(2)医疗健康与边缘计算 医疗健康行业可以通过边缘计算节省数据的整理时间,更好的去跟踪病人的信息,保证数据的实时更新,如智能手表、医疗设备。低延迟的数据信息,使得来面对异常病情时可以达到更快的救援速度。
(3)城市生活与边缘计算 自动驾驶、交通管理等对于低延迟传输的需求最大,有关道路、天气、车辆和突发事故等等方面的信息都能为汽车出行保驾护航。此外,智能家居、无人超市等应用边缘计算也在一定程度上便利了我们的生活。
(4)能源行业与边缘计算 能源行业与制造业一样,都是重要的经济主体,需要应用到大量设备,产生大量的数据。边缘计算可以通过筛选过滤数据,增强出现数据或者安全问题的识别处理速度,还能跟进能源数据情况,合理调整各部分的能源消耗结构,开源节流两不误。
(5)农牧业与边缘计算 现代农牧业的特点是集约化和规模化,便利的设备工具在农牧业的应用十分广泛,此外,空气、光线、温湿度等等因素也会影响到农作物和动物的生长,大量且多样的数据产生了边缘计算的需求,让农民牧民也能享受轻松的工作。
边缘计算的优势
扩大产品和服务的规模与领域。
更快的输出速度与更强的存储能力
实时优化生产流程供应链,降低成本
确保边缘数据安全,快速监控处理
更可靠稳定的网络,更少的中断损失
边缘计算的广泛应用得益于物联网机器相关设备的发展,如边缘计算网关就是工业领域最常见且实用的设备,同时搭配上云计算平台,可以实现数据工厂的打造,让企业可以用更少的资源实现更高的产量。
审核编辑 黄昊宇
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