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邊緣計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的機(jī)遇分析

獨(dú)愛72H ? 來源:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 作者:佚名 ? 2020-04-15 17:28 ? 次閱讀

(文章來源:網(wǎng)絡(luò)整理)

目前,物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)得到大量部署,邊緣計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中也蘊(yùn)含著諸多研究機(jī)遇。下面就讓來小編帶大家一起看看。

標(biāo)準(zhǔn)化是一項(xiàng)新技術(shù)被成功推廣必不可少的步驟,它記錄了多個(gè)參與者之間的共識(shí),并定義了特定行業(yè)的自愿特性和規(guī)則。標(biāo)準(zhǔn)化有助于將用戶從眾多繁雜瑣碎的概念中抽離出來,使系統(tǒng)中的核心部分得以高效地創(chuàng)新和發(fā)展。更重要的是,標(biāo)準(zhǔn)化可以建立用戶對(duì)產(chǎn)品、服務(wù)和系統(tǒng)的信任,使技術(shù)更容易被市場所接受。

為了加速邊緣計(jì)算落地,使得邊緣計(jì)算可以被公開訪問,必須定義所有相關(guān)方的責(zé)任、關(guān)系和風(fēng)險(xiǎn)。具體來說,需要從擁有邊緣節(jié)點(diǎn)的公共和私人組織等傳統(tǒng)利益相關(guān)者的角度出發(fā),清晰地表達(dá)使用邊緣節(jié)點(diǎn)的法律、社會(huì)和倫理責(zé)任。邊緣設(shè)備接入,邊緣計(jì)算作為物理世界到數(shù)字世界的橋梁。涉及海量終端設(shè)備的接入和邊緣節(jié)點(diǎn)的管理,是海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、匯聚、集成和處理的第一關(guān)卡。由于終端設(shè)備來源于不同生產(chǎn)商,有不同的數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、傳輸協(xié)議以及底層平臺(tái),需要統(tǒng)一設(shè)備接入標(biāo)準(zhǔn)來應(yīng)對(duì)這些異構(gòu)的終端設(shè)備。

一個(gè)良好的框架或計(jì)算服務(wù)可以大大提高應(yīng)用開發(fā)者的開發(fā)效率,從而改善平臺(tái)的用戶生態(tài)。在傳統(tǒng)的云計(jì)算中,現(xiàn)有的編程模型(如MapReduce)為了提高程序員的開發(fā)效率,通常隱藏了底層的數(shù)據(jù)流傳輸、程序并行、任務(wù)執(zhí)行順序等細(xì)節(jié)。這類高度抽象的編程語言或框架使得云計(jì)算平臺(tái)的應(yīng)用開發(fā)變得更加高效,但是卻不適用于邊緣計(jì)算的場景,因?yàn)椴煌吘壒?jié)點(diǎn)執(zhí)行的任務(wù)通常種類也不同。例如,無人車的車載芯片需要對(duì)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理;用于公共安全的攝像頭會(huì)產(chǎn)生大量的圖像處理請(qǐng)求。

與大型服務(wù)器不同,由于硬件資源的限制邊緣設(shè)備通常難以支持大型軟件的運(yùn)行。例如Apache Spark若要獲得較好的運(yùn)行性能,至少需要8核的CPU和8GB的內(nèi)存,這對(duì)于大部分邊緣節(jié)點(diǎn)來說幾乎是不可能實(shí)現(xiàn)的。因此,需要針對(duì)資源受限的邊緣設(shè)備設(shè)計(jì)輕量級(jí)的庫和內(nèi)核,以使得邊緣節(jié)點(diǎn)的性能足以運(yùn)行一些數(shù)據(jù)分析工具。此由于邊緣設(shè)備、邊緣節(jié)點(diǎn)的異構(gòu)性,還需要設(shè)計(jì)相應(yīng)的策略測試這些設(shè)備的性能,使其計(jì)算資源得到充分發(fā)揮。

由于邊緣節(jié)點(diǎn)的異構(gòu)及資源受限的特性,在邊緣節(jié)點(diǎn)上部署的系統(tǒng)需要具有快速部署、快速啟動(dòng)資源隔離等特點(diǎn)。傳統(tǒng)的LXC、KVM、XEN等虛擬化技術(shù)不能完全覆蓋所有邊緣設(shè)備的底層差異甚至不能應(yīng)用到所有硬件。目前較為理想的方案是使用Docker的容器技術(shù)。容器可以看作一個(gè)裝有一組特定應(yīng)用的虛擬機(jī),它直接利用了宿主機(jī)的內(nèi)核,抽象層比虛擬機(jī)更少,更加輕量化,啟動(dòng)速度更快。將容器作為邊緣節(jié)點(diǎn)上的輕量級(jí)虛擬化技術(shù)的方案目前還處在起步階段。仍需要進(jìn)行大量的研究。

邊緣計(jì)算通過靠近數(shù)據(jù)源和用戶部署智能化邊緣節(jié)點(diǎn),可提供滿足用戶不同質(zhì)量需求的可靠服務(wù),特別是能滿足延遲敏感、實(shí)時(shí)性要求高的服務(wù)需求邊緣計(jì)算在自動(dòng)駕駛5GVR/AR、內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)、車聯(lián)網(wǎng)、智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)、工業(yè)制造等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的先驅(qū)應(yīng)用包括家庭控管自動(dòng)化和家用電子產(chǎn)品領(lǐng)域。目前,市場上已有多種智能家居應(yīng)用,其范圍從簡單的恒溫傳感器到復(fù)雜的自動(dòng)化系統(tǒng),如智能照明、清潔和家庭娛樂系統(tǒng)。智能家居產(chǎn)品和應(yīng)用的多樣化,使得智能家居網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大。傳統(tǒng)方式下,由于家庭里往往沒有公網(wǎng)IP地址,要實(shí)現(xiàn)對(duì)家居設(shè)備遠(yuǎn)程操控,必須通過云端的輔助來打通內(nèi)網(wǎng)外網(wǎng)的連接壁壘。用戶通過手機(jī)APP便攜管理家居設(shè)備,其實(shí)是請(qǐng)求云端去修改各設(shè)備的狀態(tài)信息,云端再將指令下發(fā)到對(duì)應(yīng)的智能設(shè)備。在這種模式下,所有家居設(shè)備的數(shù)據(jù)均需要上傳至云端進(jìn)行集中式處理和存儲(chǔ)。在網(wǎng)絡(luò)帶寬受限,網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的情況下,大量數(shù)據(jù)傳輸導(dǎo)致的端到端延遲將嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)。

而邊緣計(jì)算能給智能家居提供很好的支撐。一方面,邊緣計(jì)算可以利用專用可靠的本地服務(wù)來處理室內(nèi)家居應(yīng)用產(chǎn)生的大量網(wǎng)絡(luò)流量,在家庭區(qū)內(nèi)進(jìn)行智能設(shè)備相關(guān)任務(wù)處理以及相關(guān)應(yīng)用的升級(jí)更新,并與云端協(xié)同智能高效管理家居設(shè)備,提供高可靠、低延遲的服務(wù)。另一方面,邊緣計(jì)算可以將家庭數(shù)據(jù)處理推送至家庭內(nèi)部網(wǎng)關(guān),并增加安全訪問策略,減少家庭數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn),提升智慧家庭的安全性。目前,國外主流互聯(lián)網(wǎng)廠商紛紛對(duì)智能家居領(lǐng)域展開爭奪,推出多款產(chǎn)品。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)從家庭發(fā)展到社區(qū),甚至是城市規(guī)模的應(yīng)用。智能城市中產(chǎn)生的巨大物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流量可以在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行理想的處理,從而提供低延遲和位置感知服務(wù),例如,城市中的各個(gè)攝像機(jī)可以將視頻流傳送到邊緣服務(wù)器以進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和異常檢測。多個(gè)邊緣服務(wù)器之間的協(xié)作則可以用來處理需要按地理分布的數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序,例如,醫(yī)療保健的應(yīng)用程序需要與來自醫(yī)院、藥房、保險(xiǎn)、物流和政府等多個(gè)領(lǐng)域的實(shí)體協(xié)作。2018年9月,美國科羅拉多斯普林斯市(Colorado Springs)開始啟用槍擊檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)使用聲學(xué)傳感器網(wǎng)絡(luò)來檢測槍擊,并在快速確定槍擊位置后通知警方。

隨著車載應(yīng)用的日益豐富,汽車連接網(wǎng)絡(luò)的需求愈發(fā)強(qiáng)烈,使其從簡單的出行或運(yùn)輸工具逐步演變成一個(gè)智能互聯(lián)的計(jì)算系統(tǒng)。為了讓汽車變得更加安全可靠和高效友好,機(jī)器視覺深度學(xué)習(xí)等技術(shù)被廣泛應(yīng)用于車內(nèi)的信息系統(tǒng),比如輔助剎車、防撞系統(tǒng)、車載娛樂系統(tǒng)等。2016年英特爾Intel)的一份報(bào)告顯示,一輛自動(dòng)駕駛車輛一天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)為4TB,這些數(shù)據(jù)如果均上傳至云端處理,必然無法滿足車載復(fù)雜應(yīng)用的低延遲需求。因此需要將汽車作為一個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行本地計(jì)算和存儲(chǔ),減少延遲。汽車不是一個(gè)孤立的個(gè)體,車與車、車與道路有著密切聯(lián)系。
(責(zé)任編輯:fqj)

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