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边缘计算你了解的足够吗

边缘谋略和物联网险些是完美匹配的。在近来两年,所有关于物联网技巧趋势申报中都有边缘谋略。IDC猜测,到2020年,边缘根基举措措施支出将达到物联网根基举措措施总支出的18%。

事实上,所有关于2018年的物联网技巧的趋势猜测,在2019年以及之后的几年依然得以延续。而在这个根基上,确凿有一些更新。提醒一下:在2017年的趋势和蜕变中,并没有提到边缘谋略,而是评论争论了雾谋略,现在是时刻解释一下了。

边缘谋略这个术语,可以与雾谋略有必然的重叠。然则,雾谋略和边缘谋略以及它们在物联网生态系统中发挥感化切实着实切要领是有区其余,主如果在工业物联网中。只管这两个术语都是关于物联网在边缘侧的谋略,但在宣布这些猜测之前,我们必须加以区分。

有人觉得,雾谋略是边缘谋略的一种形式,也便是“旧瓶换新酒”。鉴于边缘谋略在物联网领域的紧张性日益上升,正如诸多钻研中所注解的那样,现在是时刻对边缘谋略、雾谋略以及为什么这统统都很紧张进行更具体的阐述了。为了更正式地阐明两者之间的差别,本文是从物联网的角度来阐发边缘谋略和雾谋略的。

边缘谋略和雾谋略:相同的驱动身分

边缘谋略和雾谋略都有很强的上升趋势,其确切缘故原由是相同的:宏大年夜的物联网数据。

物联网的海量数据主如果天生在IT和OT交融的天下中。工业4.0和物联网用例会孕育发生大年夜量必要被阐发的数据,在IT和OT情况中也必要阐发和使用这些数据。

例如,智能修建和楼宇治理系统,我们越来越多地以整体和综合的要领看待修建,而不是单从能源治理和电力治理到暖通空调(HVAC)、光节制等各个领域的相称伶仃的角度来看。

也便是从全局启程,我们想知道修建物整体上发生了什么。例如,工业4.0、物流4.0,都是关于产品生命周期和端到真个代价链和供应链。

为什么要把智能谋略转移到物联网的边缘?

在物联网系统中,以这种端到真个要领,在特定的高度传感器密集型情况中得到了大年夜量的数据,且数据是在边缘天生并处置惩罚的,将会低落延迟并减轻数据中间的负载。比如在一个大年夜型油气项目中,需在无数个井中支配数十万个传感器数据点,在这些类似的利用中,将弗成避免地会碰到带宽、收集延迟、总体速率等寻衅,雾和边缘谋略在这些寻衅中起侧紧张感化。

尤其在一些关键义务或远程组件的物联网利用法度榜样中,对延迟和速度的要求更为严格。

边缘谋略的重点是连接在物联网上的设备和技巧,比如工业机械人。

根据物联网项目的不合需求,可能必要快速获取所需的数据,或者更进一步:必要聚合和阐发的数据,以可操作的智能的形式,使我们能够快速地采取行动和决策,无论这些抉择是否滥觞于人类。以是,不必要将所有的数据存储在云中来阐发它,只必要在收集中传输这些数据。

可以想象数以百计的场景,此中速度和延迟是数据的关键,从资产治理,能源能耗,历程优化,猜测阐发到供应链治理的实时需求在一个万物互联的天下都是需要的。

还可以想象,在更广泛的背景下,修建、商业生态系统和诸如斯类的器械慢慢地依附于快速的数据和实时的整体治理,当精确地使用和快速阐发数据时,数据就会变得越有代价。终究,我们生活在一个拥有足够快的速率得到精确阐发结果就会孕育发生伟大年夜效益的期间。

在许多工业物联网利用中,数据和阐发的速率是至关紧张的。在这些领域,我们正朝着由系统、履行机构和各类节制做出自立和半自立决策的偏向迈进。

这种程度的自动化以致是许多预期成果和目标的核心,例如工业4.0,便是自动化的。

2019年及今后的边缘谋略和物联网

数据的实时性是一个异常紧张的身分,而在越来越多的非布局化数据大水中,传统的措施已经不适用了。

以是,因为各种缘故原由(带宽、资源、速率、自动化,掩护、猜测阐发)我们必要一种比传统的措施更快、更便宜和更智能的措施:网络数据,经由过程收集将它们发送到云的边缘,在边缘对数据进行处置惩罚阐发。

跟着物联网设备的数量赓续增添,对处置惩罚速率的需求,云的利用程度的增添和收集压力的增添,均大年夜力推动了边缘谋略市场的成长。

这便是边缘谋略和雾谋略真正使能的地方。假如数据是在物联网的边缘天生的,那么为什么不将所有的阐发都尽可能地靠近边缘、数据源来完成呢?于物联网设备而言,这恰是边缘谋略的用武之地!

下面是一些边缘谋略和物联网猜测:

根据IDC公布的数据,到2020年,IT在边缘根基举措措施上的支出将达到物联网根基举措措施总支出的18%。IDC弥补说,这莳花费是由联合IT和OT系统的支配驱动的,这削减了从它们连接的设备网络数据的光阴。

根据一份关于跨硬件、平台、办理规划和利用法度榜样的边缘谋略市场的钻研,到2022年,举世边缘谋略市场估计将达到67.2亿美元,复合年增长率高达35.4%。

Gartner的Rob van der Meulen在2018年10月的一篇博客中表示,今朝,大年夜约10%的企业天生的数据是在传统的集中式数据中间或云之外创建和处置惩罚的。Gartner估计,到2022年,这一比例将达到50%。

Gartner将边缘谋略定义为在数据天生源或其相近进行数据处置惩罚的办理规划。例如,在物联网系统中,数据天生的滥觞平日是带有传感器或嵌入式设备的器械。边缘谋略是校园收集、蜂窝收集、数据中间收集或云的分散扩展。

首先,雾谋略(思科发现的术语)无意偶尔也被称为雾收集,“雾”一词指的是云(低悬的云,接近边缘)。

扶植边缘根基举措措施的驱动身分是支配了汇聚的IT和OT系统,从而削减了从其连接设备网络的数据的代价。

雾谋略,IDC称为Cloud2.0,也是云的更广泛定义和成长的一部分,并且包括工业云和任何地方的云,或雾。

边缘谋略,作为一个术语和一个体系布局,如前所述,存在的光阴比雾谋略更长。然而,在工业物联网的范围内,边缘谋略的重点是与物联网中的事物相连的设备和技巧。另一方面,雾谋略将更多的留意力集中在交互的边缘设备上,包括物联网网关,如下所述:

由于物联网便是把曩昔没有关联的器械连接起来,以便在资产和设备中获取、阐发和使用数据。所有的数据都来自相连的资产,可能是那些工业机械,比如机械人,发电机,智能修建组件等我们都必要一个架构来实现这一点。雾谋略和边缘谋略都是这样的体系布局:在一样平常环境下和在关键或远程情况中,经由过程限定必要传输的数据来节省带宽、存储、光阴和资源。当我们将智能谋略在边缘运行时,就削减了收集延迟。

边缘谋略将边缘网关或设备的智能、处置惩罚能力和通信能力直接推送到诸如可编程自动化节制器之类的设备中。

雾谋略老是应用边缘谋略。然则,边缘谋略可能会也可能不会应用雾谋略。此外,根据定义,雾谋略包括云谋略,而边缘谋略则不必然包括云谋略。

简而言之,雾谋略和边缘谋略这两种架构的不合之处在于实现所有这些目标所需的智能和谋略能力所在地。假如处置惩罚能力直接嵌入在连接的端点中,则称为边缘谋略。然则,假如只能驻留在端点和云谋略之间的零丁收集节点(例如本地节点或物联网网关)中,那么它便是雾谋略。

滥觞 | 物联网空间站

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