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,网关边缘计算卡,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,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,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。
哪些场景需要用到边缘计算?
边缘计算的前身是内容分发网络(CDN),它通过数据分布式缓存满足了用户快速访问的需求,让我们能流畅地在线追剧、玩游戏。但随着信息技术从消费侧向生产侧延伸,以及人工智能等新技术的兴起,云端仅仅实现数据存储与快速访问已无法满足需求,新的应用场景中要求云端同时具备强大功能和超低时延,上海边缘计算卡,其中典型就是自动驾驶和智慧工厂。
以自动驾驶为例,它对云端响应时延提出了近乎苛刻的要求。自动驾驶的制动等反应时间关系到交通安全,而它主要由云端系统响应时延决定,但其中涉及运算和通信多个环节。如果要做到100km制动距离不超过30cm,那么系统整体响应时延不能超过10毫秒,而且越低越好。因此,FPGA边缘计算卡,重要的移动通信技术标准化组织3GPP就定义了若干个1毫秒到几个毫秒的低时延场景,主要就集中在自动驾驶上。在这种需要“超低时延 智能计算”的场合,移动边缘计算卡,就必须用到边缘计算了。
再来看智慧工厂,由于制造业的智能化,一方面需要实时数据采集并立即处理意外情况,毫秒级延迟都可能导致无法挽回的事故,这在设备保护、性能监控、品质管控中尤为重要。另一方面由于生产复杂度与精细度越来越高,生产过程会产生海量实时数据,但其中只有部分是关键数据,需要存储到云端进行挖掘和分析(例如为供应链优化提供依据),所以需要对采集数据进行过滤,以缓解云端和网络压力。这时候,就需要边缘计算来帮忙了。
边缘计算的关键意义
根据IDC预测,物联网设备产生的数据将从2013年的0.1ZB增长到2020年的4.4ZB。人类也真正进入海量数据的时代。
可以预见的是,随着数字化转型的加快,传统制造业生产的各个环节出现的智能设备也会越来越多。相较于个人手中的智能设备,生产线上的智能设备数据更有挖掘的价值。
从企业管理者的角度来看,选择产业升级的目的有两个:一是提高生产效率,以降低成本,提供更好的客户体验;二是对价值链进行“洗牌”,以发现新的商业模式,提供新的产品和服务。
从战略的角度来看,产业升级的目的一是对于企业数字化业务的优化,二是对于企业数字化业务的创新、转变。
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