游客585950167于2022-09-28回复
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云计算的预处理
什么是边缘计算?我们都知道,当前大数据、5G以及云计算构建了未来信息社会的基本框架,而终端侧“大连接,低时延,大带宽”的需求日益增进,传统云计算可能无法满足一些生产和工作的需求。而边缘计算则能够在设备连接到物联网(IoT)之前,运用现场智能设备进行数据采集和预处理——这不仅减少了传输延迟,还降低了对云计算及数据中心资源的依赖,从而提升了处理信息的效率。
随着物联网数据量的增加,越来越多的数据处理动作需要被下放到边缘设备进行。所有现场采集到的数据总要由某个设备节点进行处理。如今的物联网设备更加智能化,能够对“边缘AI”(边缘人工智能)进行编程,满足了数据边缘处理的多样化需求,引领了边缘智能的快速增长。
及时响应重要数据
在物联网中,大量数据是在网络边缘收集的,但并非所有数据都是有用的。总体而言,大多数监视数据往往是标准的“检测信号”数据。如果数据没有显著变化,则意味着生产平稳,无事发生。而如果设备状态和生产数据均无明显变化,却仍将数小时的数据发送到远端的数据中心,就造成了无意义的资源浪费。
在以往,企业会将所有监控数据发送到云端或数据中心进行处理、分析和存储。随着物联网的蓬勃发展,数据量激增,传统做法已经无法适应生产的需要,边缘计算在此时登上了历史舞台。这种计算方式在靠近来源的位置对数据进行处理,大大减少甚至消除了将其传输到云或企业数据中心所需的带宽成本,同时也节省了算力资源。当某些上层应用程序需要检查特定的边缘数据时,支持AI的边缘计算设备可以立刻对当前情况进行评估:是需要实时响应,还是将相关数据发送到数据中心进行进一步分析。
因此,在物联网边缘收集的数据可以分为三种类型:
1. 不需要存储,也不需要进一步操作
2. 需要保留以供未来分析和/或历史归档
3. 需要立即响应
边缘计算的任务,就是区分这些数据的类型,确定所需的响应级别并采取相应的行动。在大多数情况下,能够在收集数据的边缘节点同时进行这些操作,要高效得多。
当出现需要处置的异常值数据时,边缘计算可以对本地事件提供近乎实时的响应,这要归功于其近距离和由此产生的低延迟:无需将数据从边缘传输到云再返回。此外,减少网络上的数据流可以大大节省带宽,尤其针对无线蜂窝连接的情况,显著降低了网络成本。