Периферийные вычисления

Опубликовано: 7 Июля, 2021

Edge Technology нацелена на создание Интернета вещей (IOT) со 100 тысячами датчиков в следующем десятилетии, с увеличением использования и обработки больших данных становится важным привыкнуть к этой технологии, которая относится к вычислениям на самом датчике. 2019 год прогнозируется как год передовых технологий и останется таковым в ближайшие годы.

В самых разных ситуациях используются периферийные вычисления. Первый - это когда устройства IOT централизованно подключаются к облаку из-за плохой связи устройств. К 2020 году в день будет генерироваться около 1,5 ГБ данных. Поскольку многие устройства подключены к Интернету и генерируют данные, одно только облако не может самостоятельно обрабатывать эти огромные данные.

Edge может относиться к обработке данных, а также к локальной обработке данных в реальном времени. Различные граничные компоненты, на которые можно рассчитывать, - это обработка данных, механизм правил, локальная база данных.

Облако больше занимается обработкой больших данных и хранением данных.

Почему периферийные вычисления?

  • Эта технология увеличивает эффективное использование полосы пропускания за счет анализа данных на границах, в отличие от облака, которое требует передачи данных от IOT, требующего большой полосы пропускания, что делает его полезным для использования в удаленном месте с минимальными затратами.
  • Это позволяет интеллектуальным приложениям и устройствам реагировать на данные почти одновременно, что важно с точки зрения бизнес-рекламы беспилотных автомобилей.
  • Он имеет возможность обрабатывать данные, даже не размещая общедоступное облако, что обеспечивает полную безопасность.
  • Данные могут быть повреждены при использовании расширенной сети, что повлияет на надежность данных для использования в промышленности.
  • Граничное вычисление данных ограничивает использование облака.

Edge vs Fog Computing:
Edge более специфичен для вычислительных процессов для граничных устройств. Итак, туман включает граничные вычисления, но также включает сеть для обработки данных до их конечного пункта назначения.

Реальное применение пограничной технологии:

  1. Автономные автомобили -
    Партнер GE Digital, компания Intel, оценивает, что автономные автомобили с сотнями датчиков на транспортных средствах будут генерировать 40 ТБ данных за каждые восемь часов вождения. Таким образом, периферийные вычисления на колесах играют доминирующую роль. Отправлять все данные в облако небезопасно и непрактично. Автомобиль мгновенно реагирует на события, которые при объединении в цифровой двойник содержат ценные данные и характеристики других автомобилей своего класса.
  2. Управление автопарком -
    Рассмотрим пример транспортной компании, основная цель которой - объединить и отправить данные из нескольких рабочих точек, таких как колеса, тормоза, аккумулятор и т. Д., В облако. Ключевые операционные компоненты работоспособности анализируются облаком. Таким образом, решение по управлению автопарком способствует снижению стоимости автомобиля.

5 ключевых преимуществ периферийных вычислений:

  1. Более быстрое время отклика.
  2. Безопасность и соответствие.
  3. Экономичное решение.
  4. Надежная работа с прерывистой связью.

Услуги пограничных облачных вычислений:

  • IOT (Интернет вещей)
  • Игры
  • Здравоохранение
  • Умный город
  • Интеллектуальный транспорт
  • Безопасность предприятия