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智能設(shè)備和邊緣計(jì)算將會(huì)怎樣發(fā)展

云計(jì)算 人工智能 邊緣計(jì)算
邊緣計(jì)算正在興起。您是否已為這種分析驅(qū)動(dòng)的未來愿景的曙光做好準(zhǔn)備,該愿景結(jié)合了AI和網(wǎng)絡(luò)方面的先進(jìn)技術(shù)來創(chuàng)建功能更強(qiáng)大的本地化系統(tǒng)?

邊緣計(jì)算正在興起。您是否已為這種分析驅(qū)動(dòng)的未來愿景的曙光做好準(zhǔn)備,該愿景結(jié)合了AI和網(wǎng)絡(luò)方面的先進(jìn)技術(shù)來創(chuàng)建功能更強(qiáng)大的本地化系統(tǒng)?

邊緣計(jì)算有望在今年取得重大發(fā)展,這些變化將對(duì)基礎(chǔ)架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)和分析產(chǎn)生重要影響。因此,在您要平衡的所有其他優(yōu)先事項(xiàng)中,您將希望繼續(xù)關(guān)注今年的邊緣計(jì)算發(fā)展。

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邊緣計(jì)算將處理帶到網(wǎng)絡(luò)上的設(shè)備或網(wǎng)關(guān)。基本概念是由以下思想驅(qū)動(dòng)的:必須以極低的延遲執(zhí)行某些類型的處理才能反饋諸如本地分析、機(jī)器人功能和傳感器操作之類的過程。強(qiáng)大的邊緣設(shè)備和網(wǎng)關(guān)可以壓縮數(shù)據(jù)以傳輸?shù)皆贫耍瑘?zhí)行預(yù)處理或處理和協(xié)調(diào)自主任務(wù),而無需訪問中央計(jì)算機(jī)。

由于這些功能,邊緣計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的不斷發(fā)展以及5G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的推出緊密相關(guān)。對(duì)于分析和數(shù)據(jù),可能會(huì)存在重大的新機(jī)遇和挑戰(zhàn)。必須建立支持基礎(chǔ)設(shè)施,并且將對(duì)安全性提出新要求,并需要新的模型來處理IoT數(shù)據(jù)。

應(yīng)用案例

對(duì)于需要低延遲數(shù)據(jù)傳輸,非常高的帶寬或強(qiáng)大的本地處理能力的應(yīng)用而言,盡可能接近使用點(diǎn)的計(jì)算一直很重要,特別是對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和其他分析。

當(dāng)前最主要的用途之一是自動(dòng)駕駛汽車,其需要來自云的數(shù)據(jù)。如果對(duì)云的訪問被拒絕或減慢,它們必須能夠繼續(xù)執(zhí)行;沒有延遲的空間。車輛上所有傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大,不僅必須在本地進(jìn)行處理,而且發(fā)送到云的任何數(shù)據(jù)都必須按需進(jìn)行壓縮和傳輸,以免占用過多的可用帶寬并浪費(fèi)寶貴的時(shí)間。IoT應(yīng)用通常是邊緣計(jì)算的重要驅(qū)動(dòng)程序,因?yàn)樗鼈児蚕硐嗨频呐渲梦募?/p>

邊緣計(jì)算正在發(fā)展一系列應(yīng)用案例,這些用例包括自主管理設(shè)備、工業(yè)4.0工業(yè)機(jī)器人、智能家居設(shè)備、AR / VR、通信功能、AI和ML、醫(yī)學(xué)和金融等等。在這些應(yīng)用領(lǐng)域的每一個(gè)中都有可能發(fā)現(xiàn)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(rèn)為這種情況會(huì)進(jìn)一步發(fā)展,許多公司對(duì)此表示贊同。

邊緣狀態(tài)

因?yàn)樗灰暈橐豁?xiàng)重要的新技術(shù),所以許多公司已經(jīng)迅速進(jìn)入了邊緣計(jì)算的潮流。不過目前進(jìn)展緩慢,所需的技術(shù)尚未到位,但幾乎在每個(gè)領(lǐng)域都可以找到有限的機(jī)會(huì)。

據(jù)邊緣狀態(tài)報(bào)告(State of the Edge report)估計(jì),在未來十年中,將在邊緣基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)中心上花費(fèi)超過7000億美元的累計(jì)資本支出。根據(jù)Spiceworks于2019年發(fā)布的IT狀況報(bào)告,在擁有5000名員工的組織中,有32%的組織已經(jīng)在使用邊緣計(jì)算。 而《 2019年Forrester Analytics全球業(yè)務(wù)技術(shù)流動(dòng)性調(diào)查》發(fā)現(xiàn),有57%的決策者計(jì)劃進(jìn)行邊緣計(jì)算。許多分析師也做出了同樣樂觀的預(yù)測(cè)。但是,我們今天擁有的邊緣計(jì)算與該概念所設(shè)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(shè)備的未來。

邊緣計(jì)算是分布式、分散式計(jì)算,可將大量功能置于最終用戶位置附近。因此,這是計(jì)算機(jī)能力和移動(dòng)性不斷提高的自然演進(jìn)。當(dāng)基礎(chǔ)架構(gòu)概念通過適當(dāng)?shù)目捎密浖?biāo)準(zhǔn)化,5G網(wǎng)絡(luò)全面運(yùn)行并在全球范圍內(nèi)可用,物聯(lián)網(wǎng)組件制定了標(biāo)準(zhǔn),成本開始下降以使物聯(lián)網(wǎng)本身開始成熟時(shí),將發(fā)生巨大的變化。

發(fā)展潮流

由于這是一個(gè)有望實(shí)現(xiàn)高增長(zhǎng)的領(lǐng)域,因此主要的行業(yè)供應(yīng)商(例如IBM,Cisco,Oracle,Microsoft,Amazon,Dell,Hewlett-Packard Enterprise,SAP等)正在涉足基礎(chǔ)架構(gòu)領(lǐng)域,希望從快速增長(zhǎng)的市場(chǎng)中獲得一席之地。

這是令人興奮的東西。許多分析家認(rèn)為2020年對(duì)于進(jìn)一步推動(dòng)邊緣計(jì)算在實(shí)現(xiàn)道路上至關(guān)重要。這是由于5G網(wǎng)絡(luò)的增長(zhǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)展,應(yīng)用案例的增長(zhǎng)以及關(guān)注度的提高(例如,無人駕駛汽車的火熱)以及對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)可能實(shí)現(xiàn)的功能的逐漸了解。當(dāng)前的實(shí)現(xiàn)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(fù)制要困難得多。

 

盡管如此,邊緣計(jì)算無疑正在發(fā)展,為這一新的未來做好準(zhǔn)備很重要。它是一種分析驅(qū)動(dòng)的愿景,結(jié)合了AI和網(wǎng)絡(luò)方面的最新進(jìn)展,以創(chuàng)建功能更強(qiáng)大的本地化系統(tǒng)。

 

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 中國(guó)工控網(wǎng)
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