边缘计算可加速物联网的投资回报率

边缘计算的兴起对于扩展物联网部署至关重要,因为它减少了带宽和延迟,加上了更快的应用响应时间。

工厂自动化等关键任务应用不仅需要超低延迟,还需要高可靠性和快速,即时的决策制定。

传统的集中式通信架构主要由于拥塞,高延迟和慢回程链路而无法提供新的性能要求。

此外,高度自动化机械的快速决策需要现场的高级计算能力,这只能由车载计算机或互连的边缘计算本地节点一起提供。

边缘计算涉及一种计算拓扑,它将内容,计算和处理更接近用户/事物或网络的“边缘”。它不是云计算的竞争方法,而是互补的方法。

前一篇文章所述,到2020年,当企业认识到物联网不仅仅是一项技术,而是一种新的业务转型工具,需要重新思考工业流程以充分发挥其潜力时,我们将进入工业物联网应用的第五阶段。

届时,传统行业将开始向全数字化业务转型。边缘计算服务将推动这一转型并加快物联网部署的投资回报率,因为它将允许新应用程序优化工业流程。

尽管云计算依赖于有限数量的集中式数据中心,但是向网络内的本地设备添加处理能力减少了对云的依赖,并且可以在大量边缘节点上分布处理。边缘计算为物联网提供:

  • 低延迟:由于处理数据不需要云往返,因此响应时间显着缩短。
  • 减少带宽:边缘节点的本地网络不需要将所有数据发送到互联网,从而减少了带宽需求。
  • 更高的可靠性:边缘设备具有自己的数据处理功能,在与数据中心连接丢失的情况下,可能会继续执行大部分功能。
  • 提高安全性:由于并非所有数据都发送到云端,因此可以通过本地加密来保护关键的敏感信息。此外,边缘设备可以在其本地网络中隔离,防止外部攻击。

智能Wi-Fi接入点和路由器可以成为大量物联网设备的数据收集器和边缘计算节点。当前的企业级无线通信设备模型具有可用于基本边缘计算任务的处理能力。

此外,高密度的移动设备提供额外的处理能力,减少干扰和延迟。

“边缘计算结构减少了从物联网设备到云服务器的网络流量[因为]边缘节点上传了减少的中间数据而不是输入数据,”日本室兰理工学院的何力博士说。“[因为]只需要将中间数据或结果从设备传输到云服务,网络上的压力就会减少传输数据,”他在论文中说,“ 边缘学习物联网:深度学习”边缘计算的物联网。“

诸如强大的动态网络架构(RDNA)等技术与边缘计算相结合,可以利用移动设备的最新进展来提供低成本,无处不在的通信和计算。

当行业将物联网的力量与边缘计算相结合时,他们将开始意识到该技术在新的,强大的应用中的潜力。然后,当人工智能成为真正的游戏规则改变者时,我们将看到完整的工业革命 - 所谓的“工业4.0” - 无数。

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