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为什么边缘计算在物联网中很关键?

发布时间:2021-05-17 10:12:25 所属栏目:交互 来源:互联网
导读:这就是边缘计算的用武之地。为了了解边缘计算的好处,通常以自动驾驶车辆为例: 延迟:自动驾驶车辆需要在瞬间做出决定。如果一辆车在你面前突然转弯,你会希望你的车不得不等待从远处云端得到指示吗?不!你肯定想让你的汽车在它的本地计算机上处理尽快做出

这就是边缘计算的用武之地。为了了解边缘计算的好处,通常以自动驾驶车辆为例:

  • 延迟:自动驾驶车辆需要在瞬间做出决定。如果一辆车在你面前突然转弯,你会希望你的车不得不等待从远处云端得到指示吗?不!你肯定想让你的汽车在它的本地计算机上处理尽快做出决定。

  • 带宽:无人驾驶汽车辆捕获的大量数据估计为每小时4TB,与你的智能手机每天平均100MB的数据相比,这是40000倍的数据。流式传输所有这些数据既昂贵又可能导致网络拥塞。

出于这两个原因,在自动驾驶车辆的边缘(在这种情况下,在车辆本身上)执行计算是有意义的。

云计算和边缘计算的问题不是二选一,云和边缘都有各自的优势,问题是应该在何时使用云计算和边缘计算。

一条有用的经验法则是:“云计算运行在大数据上,而边缘计算运行于‘即时数据’,即传感器或用户生成的实时数据”(维基百科)。

究竟什么是“边缘”?

边缘基本上意味着“非云”,因为组成边缘的内容可能因应用程序而异。为了解释,让我们看一个例子。

在医院需要知道所有医疗资产(例如,静脉输液泵、心电图机等)的位置,并使用蓝牙室内跟踪物联网解决方案。这个解决方案有蓝牙标签,你可以把它附加到你想要追踪的资产上(例如,静脉注射泵)。你还拥有蓝牙集线器,每个房间一个,用于监听来自标签的信号,以确定每个标签所在的房间(以及资产所在的房间)。

在这种情况下,标签和集线器都可以被视为“边缘”,标签可以执行一些简单的计算,只有在感官数据发生较大变化时才会将数据发送到集线器。如果一个标签从一个不同的标签移动到一个不同的数据中心,就可以计算出一个不同的标签。上述两种方法可以结合使用,或者两者都不能使用,标签可以将所有原始数据发送到集线器,集线器可以将所有原始数据发送到云端。

(编辑:应用网_丽江站长网)

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