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智能設備和邊緣計算將會怎樣發展

云計算 人工智能 邊緣計算
邊緣計算正在興起。您是否已為這種分析驅動的未來愿景的曙光做好準備,該愿景結合了AI和網絡方面的先進技術來創建功能更強大的本地化系統?

邊緣計算正在興起。您是否已為這種分析驅動的未來愿景的曙光做好準備,該愿景結合了AI和網絡方面的先進技術來創建功能更強大的本地化系統?

邊緣計算有望在今年取得重大發展,這些變化將對基礎架構、網絡和分析產生重要影響。因此,在您要平衡的所有其他優先事項中,您將希望繼續關注今年的邊緣計算發展。

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邊緣計算將處理帶到網絡上的設備或網關?;靖拍钍怯梢韵滤枷腧寗拥模罕仨氁詷O低的延遲執行某些類型的處理才能反饋諸如本地分析、機器人功能和傳感器操作之類的過程。強大的邊緣設備和網關可以壓縮數據以傳輸到云端,執行預處理或處理和協調自主任務,而無需訪問中央計算機。

由于這些功能,邊緣計算與物聯網(IoT)的不斷發展以及5G移動網絡的推出緊密相關。對于分析和數據,可能會存在重大的新機遇和挑戰。必須建立支持基礎設施,并且將對安全性提出新要求,并需要新的模型來處理IoT數據。

應用案例

對于需要低延遲數據傳輸,非常高的帶寬或強大的本地處理能力的應用而言,盡可能接近使用點的計算一直很重要,特別是對于機器學習(ML)和其他分析。

當前最主要的用途之一是自動駕駛汽車,其需要來自云的數據。如果對云的訪問被拒絕或減慢,它們必須能夠繼續執行;沒有延遲的空間。車輛上所有傳感器產生的數據量巨大,不僅必須在本地進行處理,而且發送到云的任何數據都必須按需進行壓縮和傳輸,以免占用過多的可用帶寬并浪費寶貴的時間。IoT應用通常是邊緣計算的重要驅動程序,因為它們共享相似的配置文件。

邊緣計算正在發展一系列應用案例,這些用例包括自主管理設備、工業4.0工業機器人、智能家居設備、AR / VR、通信功能、AI和ML、醫學和金融等等。在這些應用領域的每一個中都有可能發現最小的延遲和大量本地處理可能是有利的情況。但是,分析家認為這種情況會進一步發展,許多公司對此表示贊同。

邊緣狀態

因為它被視為一項重要的新技術,所以許多公司已經迅速進入了邊緣計算的潮流。不過目前進展緩慢,所需的技術尚未到位,但幾乎在每個領域都可以找到有限的機會。

據邊緣狀態報告(State of the Edge report)估計,在未來十年中,將在邊緣基礎設施和數據中心上花費超過7000億美元的累計資本支出。根據Spiceworks于2019年發布的IT狀況報告,在擁有5000名員工的組織中,有32%的組織已經在使用邊緣計算。 而《 2019年Forrester Analytics全球業務技術流動性調查》發現,有57%的決策者計劃進行邊緣計算。許多分析師也做出了同樣樂觀的預測。但是,我們今天擁有的邊緣計算與該概念所設想的未來幾乎沒有相似之處,即自主性、無處不在的AI和無處不在的智能設備的未來。

邊緣計算是分布式、分散式計算,可將大量功能置于最終用戶位置附近。因此,這是計算機能力和移動性不斷提高的自然演進。當基礎架構概念通過適當的可用軟件標準化,5G網絡全面運行并在全球范圍內可用,物聯網組件制定了標準,成本開始下降以使物聯網本身開始成熟時,將發生巨大的變化。

發展潮流

由于這是一個有望實現高增長的領域,因此主要的行業供應商(例如IBM,Cisco,Oracle,Microsoft,Amazon,Dell,Hewlett-Packard Enterprise,SAP等)正在涉足基礎架構領域,希望從快速增長的市場中獲得一席之地。

這是令人興奮的東西。許多分析家認為2020年對于進一步推動邊緣計算在實現道路上至關重要。這是由于5G網絡的增長、物聯網的擴展,應用案例的增長以及關注度的提高(例如,無人駕駛汽車的火熱)以及對5G網絡可能實現的功能的逐漸了解。當前的實現往往是高度專有的,并且在一定程度上受到限制,這意味著成功案例的復制要困難得多。

 

盡管如此,邊緣計算無疑正在發展,為這一新的未來做好準備很重要。它是一種分析驅動的愿景,結合了AI和網絡方面的最新進展,以創建功能更強大的本地化系統。

 

責任編輯:趙寧寧 來源: 中國工控網
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