物联网边缘计算设备优势?边缘计算有哪些应用场景?

什么是边缘计算？

边缘计算(Edge computing)是一个概念，旨在在数据源端提供更接近各种物联网设备的计算服务。这种接近数据源的方式可以带来巨大的业务优势，包括更快的洞察、更短的响应时间和更好的带宽可用性。

边缘计算的概念可以追溯到20世纪90年代。甚至在那个时候，就有计划引入离用户更近的节点来传送缓存的内容，如图像或视频。边缘计算与物联网密切相关，基于终端设备或位于附近的微数据中心的数据处理概念。

互联网上有许多关于边缘计算的定义。描述这项技术的最简单方式是一个微型数据中心网络，这些数据中心在将数据发送到运行在云端的中央数据库或公司的数据中心之前，先在本地处理数据。

 

边缘计算的优势是什么？

低功耗

相对于汇聚海量数据进行集中计算和分析的云服务器，边缘计算网关在最靠近设备层的站点实时处理数据。它可以通过减少远程传输的数据量和使用高能效计算芯片来有效减少物联网应用。系统的总能耗。

架构简化

这边缘计算网关集成多种功能，如网关、路由、交换机和设备控制。同时，内置完整的行业协议库，方便设备连接，支持设备协同应用功能开发，大幅简化物联网通信层架构。

小尺寸

这边缘计算网关采用高度集成的设计，使体积更小更紧凑，更易于安装和部署。并且网关终端的应用场景更加多样，如石化、能源电力、轨道交通、智能制造、环保行业等。

更智能

配备边缘计算功能的智能网关还具有强大的设备联动控制能力，支持独立实施设备管理策略、多设备联动策略、事件分析策略和异常处理策略。网关支持二次开发，可以进一步开发机器学习和计算优化能力。

灵活部署

网关也可以支持网络方法如以太网和4G/5G/WIFI，可根据需要选择。安装、部署和使用更加个性化和灵活。边缘计算网关还拥有强大的云软件中心支持，可以根据实际应用场景安装相应的固件和应用。

边缘计算有哪些应用场景？

根据STL合作伙伴的研究，边缘计算可以用于各种场景。以下是9个关键应用场景:

自动车辆

自动驾驶汽车的第一个用例可能是卡车车队的自动排队。使用边缘计算技术，卡车可以在车队中相互跟随。除了领头的卡车之外，所有卡车都不再需要司机，因为卡车可以以超低延迟相互通信。这样可以节省燃料，减少拥堵。

 

远程资产监控

例如，石油和天然气行业的失败可能是灾难性的。因此，资产跟踪至关重要。然而，石油和天然气工厂通常位于偏远地区。边缘计算使实时分析和处理更接近资产，减少了对高质量的集中式云连接的依赖。

 

智能电网

边缘计算将成为智能电网广泛采用的关键技术，帮助企业更好地管理能源消耗。连接到工厂、工厂和办公室边缘平台的传感器和物联网设备用于实时监控和分析能耗。

企业和能源公司可以利用实时可见性达成新的交易。例如，在电力需求的非高峰时间运行大功率机械。这可能会增加该公司对风能等绿色能源的使用。

 

预测性维护

制造商希望能够在生产线出现故障之前分析和检测生产线的变化。边缘计算有助于使数据处理和存储更接近设备。这使得物联网传感器能够以低延迟监控机器健康状况，并执行实时分析。

健康监测

目前，血糖监测仪、健康工具和其他传感器等监测设备要么没有连接，要么需要将设备中大量未经处理的数据存储在第三方云上。这引起了医疗保健提供者的安全担忧。

为了确保数据隐私，医院网站上的edge可以在本地处理数据。边缘计算还可以及时提醒医生患者的异常趋势或行为。

 

云游戏

云游戏是一种新型游戏，将游戏的实时内容直接传输到设备上，高度依赖于延迟。

云游戏公司正在寻找尽可能靠近玩家的边缘服务器，以减少延迟，并提供全面响应和沉浸式游戏体验。

 

内容交付

通过在边缘缓存音乐、视频流、网页等内容，可以极大地改善内容交付。可以显著减少等待时间。内容提供商正在寻求更广泛地分发cdn，允许基于用户流量需求的网络灵活性和定制。

 

交通管理

边缘计算有可能提高城市交通管理的效率。例子包括面对波动的需求优化公交频率，开放和关闭额外的车道，以及管理未来的自动驾驶汽车交通。

边缘计算使处理和存储更接近智能家居，减少回程和往返时间，并在边缘处理敏感信息。例如，亚马逊的Alexa等语音助理设备的响应时间将快得多。边缘计算消除了向中央云传输大量数据的需要，降低了带宽和延迟的成本。

 

智能家居

智能家居中使用物联网设备来收集和处理来自房屋各处的数据。通常，这些数据被发送到中央远程服务器进行处理和存储。然而，这种现有架构存在回程成本、延迟和安全问题。

边缘计算使处理和存储更接近智能家居，减少了往返时间，并在边缘处理敏感数据。

 

以上示例只是多个行业中边缘计算支持的众多使用案例中的几个。随着边缘计算技术的成熟，未来将会出现更多的场景。