承接上文介绍了雾计算的简单的应用和由来,下文将会介绍物联网的一个重要技术 - 边缘计算(Edge computing)。下文将会阐述边缘计算的由来,并介绍它与物联网的关系,而且会利用无人驾驶作为用例,介绍云计算的短处和边缘计算的应用。
先定义一下边缘计算(wikepedia,2019):
这里提到很多艰涩的专业名词,例如是“分散式运算”,“节点”等,其实只是描述:边缘技术是一种技术将大型应用程式的一部分转移到(即分散式运算)日常设备中处理(即边缘节点中)。
在云计算的典型结构中(如上图),通常可分为“云(云层) - 网(雾层) - 端(边缘)”三层。“端”这一层覆盖所有终端的应用程式,亦通常是被管理的角色。当云计算一计算出结果,就会到透过“网”层,将指令发送到“端”层的应用程式执行,而应用程式收到数据后,则会发送到“云”层作计算。
而边缘计算则可以想像为给予“端”层一定程度的“自治”。在边缘计算的架构中,终点被赋予简单的存储和计算能力(与雾计算不同,这里重点是“简单”的功能) ,令它能偶尔脱离云的管理,并根据环境数据作出回应。
增加终端系统简单的计算和存取能力看似一小步,但其实这个布局有着莫大的好处,当中包括:
- 低延迟:数据由近场产生,能快速回应
- 独立性:在没有网络连接下,系统亦能运作
- 合规性:无需传送用户资料,保护个人数据
- 简化数据:终端先处理部份数据,数据简化后才向云服务器传输
- 安全性:数据传输减少,减少网络安全风险
无人驾驶是边缘计算其中一个经典用例,亦是一个很好例子说明云计算的短处和为什么需要边缘计算。
下图展示的是常用的云计算架构,当中包括1)一架智能汽车(客户端),并且正在使用无人驾驶功能,2)互联网(Internet),用作传输数据,以及3)云服务(云计算)服务器),用作提供无人驾驶服务。
假设汽车正在以60ms-1的速度行驶,并在起始位置感测到前方3m有阻碍物。由于汽车正在使用云计算的架构,汽车本身并没有分析的功能,汽车会将感测到的影像 传送到云服务器中作分析(步骤1)。
很不幸地,由于汽车现在在北区甚远,信息在005s后才能到云服务 无上停驶,但也要经过005s才能将指令发送到汽车上执行(步骤2)。
在这段发送信息到回收指令的过程中(~01s),汽车会继续以均速行驶(60ms-1),并到6m后(= 60ms-1×01s)才会收到指令停下来 。而且会撞到在3m前的路人,酿成车祸。
汽车在起始位置感测到前方3m有阻碍物,会立刻执行停车指令(步骤1)。然后再发送影像和决策内容到云服务器中作进阶分析(步骤2),以改善无人驾驶性能。 (注:这里看似与雾计算方式相似,但在过程中,应用程式没有作任何的数据分析,只根据感应器内容作出回应。若然是雾计算的话,感应器信息会发送到雾服务中,再作分析,然后通知终端设备作出回应。)
由此可见,云服务器距离数据产生的位置较远,因此会造成较大的延迟。而无人驾驶这些需要实时作出决策的活动,则很大机会需要使用边缘计算,使计算的服务靠近产生数据的源头,做到计算更接近实际行动。
随着科技的进步,数据传输速度的快速提升,不少日常物品,例如是家用电器,车辆等,都已经嵌入感测器,并透过网络接结与互联网交换资讯,形成了庞大的物件网络(即物联网)。
物件会在运行时会收集到大量的环境数据。有些人会问,为什么不把数据都在本地(local drive)处理,其他数据再传到云服务做储存。这可能是其中一个可以实行的方法,但如果所有数据都在本地处理,物件本身要设有很多的存储装置和处理服务器。这会大大增加电力消秏和物件重量,增加成本。
因此,最好的方法是结合云计算和边缘计算的优势做出最佳的配置。在一些决定物件重大安全性的事件(例如如上文无人驾驶例子的刹车)可将决定的主导权放到边缘上,其他没有急切性的事情,则放到云服务器低成本集中处理。透过云与边缘的良好分工,大大减少成本,亦能提高运算效率。在我们的生活中,我们每天接触到的许多类型的设备中都存在互联网连接,包括家用电器、车辆、机器,甚至我们自己,当某物连接到互联网时,这意味着它可以发送信息或接收信息,或两者兼而有之。
目前IoT物联网还在高速发展中,应用领域也涉及很多方面,工业、农业、交通、物流以及物业等基础设施领域都有很多应用,有效推动了这些领域智能化水平的发展。
以锋物科技的IoT智慧物联体系来说,它依托IoT云平台为核心,通过平台AI算法和数据集成分析能力可以将不同场景下的各种设备进行连接,统一包括人行门禁、车行道闸、摄像头、路灯、电梯等,并通过IOC智慧大屏终端进行可视化呈现,从而指导工作人员做出科学合理的决策。
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物联网是指“物联网”(Internet of Things)的缩写,它是由物体之间通过网络进行信息交换和通信的新一代网络技术。
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物联网的核心技术包括传感技术、识别技术、物联网通信技术、数据挖掘与分析技术等。
物联网的广泛应用,为人们生活和制造业带来了重大变革。它可以大幅提高效率,改善生活品质,同时也面临着数据安全和隐私保护的风险和挑战。
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