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边缘计算平台主要应用哪些领域

2022-07-06 13:07:29

边缘计算

一、什么是边缘计算?

边缘计算中的边缘(edge)指的是网络边缘上的计算和存储资源,这里的网络边缘与数据中心相对,无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。作为一种新的计算范式,边缘计算将计算任务部署于接近数据产生源的网络边缘,利用边缘资源为用户提供大量服务或功能接口,大大减少上传至云数据中心的数据量,缓解网络带宽压力,同时可以更好地解决数据安全和隐私问题。

二、边缘计算平台有哪些?

EdgeXFoundry

EdgeXFoundry

EdgeXFoundry边缘计算平台是一个面向工业物联网边缘计算开发的标准化互操作性框架,部署于路由器和交换机等边缘设备上,为各种传感器、设备或其他物联网器件提供即插即用功能并管理 它们,进而收集和分析它们的数据,或者导出至边缘计算应用或云计算中心做进一步处理。

ApacheEdgent

Apache Edgent

Apache Edgent边缘计算平台是一个开源的编程模型和微内核风格的运行时,它可以被嵌入到边缘设备上,用于提供对连续数据流的本地实时分析。

CORD

CORD

CORD边缘计算平台是为网络运营商推出的开源项目,旨在利用软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(NFV)和云计算技术重构现有的网络边缘基础设施,并将其打造成可灵活地提供计算和网 络服务的数据中心。

Akraino EdgeStack

AkrainoEdge Stack

AkrainoEdge Stack边缘计算平台是一个面向高性能边缘云服务的开源项目,并为边缘基础设施提供整体的解决方案。

Azure IoT Edge

Azure IoT Edge

Azure IoT Edge边缘计算平台是一种混合云和边缘的边缘计算框架,旨在将云功能拓展至如路由器和交换机等具备计算能力的边缘设备上,以获得更低的处理时延和实时反馈。

三、边缘计算平台优势?

边缘计算平台能提高速度/减少延迟;

边缘计算平台能改进安全和隐私保护;

边缘计算平台能节省/降低运营成本;

边缘计算平台具有可靠性和弹性;

边缘计算平台具有可扩展性;

边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供智能互联服务,满足行业数字化在业务智能、数据聚合、安全与隐私保护等方面的关键需求。MEC(移动边缘计算)可以将无线网络和互联网技术有效融合在一起,并在无线网络侧增加计算、存储、处理等功能,未来在物联网、虚拟现实、视频、智慧社区等领域应用前景广阔。

四、边缘计算平台主要应用领域?

1.公共安全中实时数据处理

边缘计算

公共安全从社会的方方面面,如消防、出行,影响着广大民众的生活。随着智慧城市和平安城市的建设,大量传感器被安装到城市的各个角落,提升公共安全。

2.智能网联车和自动驾驶

边缘计算

随着机器视觉、深度学习和传感器等技术的发展,汽车的功能不再局限于传统的出行和运输工具,而是逐渐变为一个智能的、互联的计算系统,我们称这样新型的汽车为智能网联车。智能网联车的出现催生出了一系列新的应用场景,例如自动驾驶、车联网以及智能交通。

3.虚拟现实

边缘计算

虚拟现实(virtual reality,VR)和增强现实 (augment reality,AR)技术的出现彻底改变了用户与虚拟世界的交互方式.为保证用户体验,VR/AR的图片渲染需要具有很强的实时性。研究表明:将 VR/AR的计算任务卸载到边缘服务器或移动设备,可以降低平均处理时延。

4.工业物联网

工业物联网

工业互联网是机器、计算机和人员使用业务转型所取得的先进的数据分析成果来实现智能化的工业操作。但是在工业物联网领域的应用实践中,对于工业实时控制及边缘设备安全隐私的要求较高, 并且产生的数据需要本地化处理,因此将边缘计算应用于工业物联网成为了行业发展的方向。

5.智能家居

智能家居

随着物联网技术的发展,智能家居系统得到进一步的发展,其利用大量的物联网设备(如温湿度传感器、安防系统、照明系统)实时监控家庭内部状态,接受外部控制命令并最终完成对家居环境的调控,以提升家居安全性、便利性、舒适性。

6.智慧城市

智慧城市

智慧城市是利用先进的信息技术,实现城市智慧式的管理和运行。智慧城市的建设所依赖的数据具有来源多样化和异构化的特点,同时涉及城市居民隐私和安全的问题,因此应用边缘计算模型,将数据在网络边缘处理是一个很好的解决方案。

3DCAT实时渲染云的边缘计算平台

3DCAT实时渲染解决方案

3DCAT移动边缘计算平台直接部署在网络的接入端,能够极大的减少数据传输所消耗的时间,平台分布式特征则还能够很好地解决海量数据处理及海量终端连接的问题。这样既能满足传输速度问题还能解决信息计算问题。 当汽车在交通中试图读取信号,停留在车道上并在行人越过道路时做出反应时,时间就很重要。边缘计算更可靠,因为在这个情况下它减少了处理和将数据传输到这些汽车之间的延迟时间。

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