究竟什么是“边缘”?
缘基本上意味着“非云”,因为组成边缘的内容可能因应用程序而异。为了解释,让我们看一个例子。
在医院需要知道所有资产(例如,静脉输液泵、心电图机等)的位置,并使用蓝牙室内跟踪物联网解决方案。这个解决方案有蓝牙标签,你可以把它附加到你想要的资产上(例如,静脉注射泵)。你还拥有蓝牙集线器,每个房间一个,用于来自标签的信号,以确定每个标签所在的房间(以及资产所在的房间)。
在这种情况下,标签和集线器都可以被视为“边缘”,标签可以执行一些简单的计算,智能交通边缘计算设备,只有在感官数据发生较大变化时才会将数据发送到集线器。如果一个标签从一个不同的标签移动到一个不同的数据中心,就可以计算出一个不同的标签。上述两种方法可以结合使用,或者两者都不能使用,标签可以将所有原始数据发送到集线器,集线器可以将所有原始数据发送到云端。
边缘计算的应用
边缘计算在智慧城市的建设中有丰富的应用场景。在城市路面检测中,在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息,检测空气质量、光照强度、噪音水平等环境数据,当路灯发生故障时能够及时反馈至维护人员。在智能交通中,边缘服务器上通过运行智能交通控制系统来实时获取和分析数据,根据实时路况来控制交通信息灯,以减轻路面车辆拥堵等。在无人驾驶中,如果将传感器数据上传到云计算中心将会增加实时处理难度,并且受到网络制约,因此无人驾驶主要依赖车内计算单元来识别交通信号和障碍物,智能交通边缘计算系统,并且规划路径。EdgeOSc 是一种基于边缘计算的面向智慧城市的系统级操作系统,它分为3个部分,底层的数据感知层、中间的网络互联层和顶层数据应用管理层。该操作系统可以有效管理智慧城市中的多来源数据,智能交通边缘计算,提高了数据共享的范围和深度,以实现智慧城市中数据价值的大化。
边缘计算的优点
增强响应的实时性。万物互联场景下应用对于实时性的要求极高。传统云计算模型下,应用将数据传送到云计算中心,再请求数据处理结果,增大了系统延迟。以无人驾驶汽车应用为例,高速行驶的汽车需要毫秒级的反应时间,一旦由于网络问题而加大系统延迟,将会造成严重后果。而边缘计算在靠近数据生产者处做数据处理,不需要通过网络请求云计算中心的响应,大大减少了系统延迟,千兆无线技术的普及为网络传输速度提供了保证,这些都使边缘服务比云服务有更强的响应能力。
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