简单理解边缘计算,就是用网络边缘对数据进行分类,将部分数据放在终端处理,减少延迟,从而实现实时和更高效的数据处理,是对云计算的补充。
边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧, 融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,充分利用整个路径上各种设备的处理能力,就地存储处理隐私和冗余数据,降低网络带宽占用,提高系统实时性和可用性,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私等方面的关键需求。
通俗来说,边缘计算就是将云端的计算存储能力下沉到网络边缘,用分布式的计算与存储在本地直接处理或解决特定的业务需求 ,用以满足不 断出现的新业态对于网络高带宽、低延迟的硬性要求。
为什么这么火?就目前来说,5G将普及,而目前也没有出现与5G有关的“杀手级”应用,但回看主流的三个应用场景,每一个都产生海量的数据,且或多或少都对低时延有要求。
增强型移动宽带(eMBB):面向VR、AR、4K/8K高清直播、安防摄像头、云游戏等消费互联网场景;
超可靠低时延(uRLLC):面向无人驾驶、工业互联网等物联网垂直行业的特殊应用场景;
海量机器类通信(mMTC):面向智能井盖、智能水电表这类以传感和数据采集为目标的物联网应用场景。
借助边缘的发展,原本需要在云端运行的人工智能技术可以由此下行到边缘端,创造更大的应用价值。
宏桥智慧云盒,即边缘计算物联网网关,是智慧灯杆发挥城市物联感知能力的核心组件。在智慧灯杆中装入智慧云盒,能够在智慧灯杆附近俯视范围内的地面及地下,建立小型物联网络,将各类智能硬件设备串联,采集智能终端设备的各类数据,并将数据传输到智慧物联网管理平台。智慧云盒串联智慧灯杆上挂载的智能设备,解析不同硬件协议,形成统一的信息传输通道;“云盒”集成无线通讯模组,可以打造以智慧灯杆为中心的区域物联感知;每一个智慧“云盒”都有一个唯一的设备编码,是智慧灯杆在物联网管理平台上面的设备“IP”便于打造智慧灯杆和物联感知设备的地理网格,打造全域物联感知。宏桥智慧“云盒”具备强大算力,可以打造智慧灯杆的边缘计算能力。具备边缘计算的智慧灯杆,可以理解成遍布城市各个角落的特殊的“机器人”。智慧灯杆具备智能设备的联动策略执行能力,感知设备与执行设备可以自行联动,自动执行联动策略;宏桥智慧“云盒”同时具备视频识别能力,智慧灯杆更是一台敏捷的监控机器人,解决非结构化视频数据的分析效率和资源瓶颈问题。(1)超低时延。海量的数据不再需要上传至云端进行处理,大大降低了网络时延,使得反馈更加迅速,同时也改善了用户体验,降低了网络在其他部分中可能发生的拥塞。(2)高带宽。由于边缘数据中心靠近信息源,可以在本地进行简单的数据处理,不必将所有数据都上传至云端,这就使得核心网传输压力下降,减少网络堵塞,网络传输速率也会因此大大增加。
(3)高实时性计算能力。边缘数据中心是数据的第一入口,可承担海量、异构、多样性数据接入,负责简单业务处理,应具备对海量接入数据的实时分析处理能力。
(4)高安全可靠性。边缘数据中心在接收到数据之后,可以对数据加密后再进行传输,提升了数据的安全性。边缘数据中心处理及传输可靠性对实时性业务至关重要,对用户体验影响直接、明显。
宏桥智慧“云盒”具备强大算力,可以打造智慧灯杆的边缘计算能力。具备边缘计算的智慧灯杆,可以理解成遍布城市各个角落的特殊的“机器人”。
十大网络安全公司排名奇安信、深信服、华为、天融信科技集团、启明星辰、新华三、腾讯安全、绿盟科技、安恒信息、亚信安全。
1、奇安信
奇安信成立于2014年,2020年在上交所上市,专注于网络空间安全市场,向政府、企业用户提供新一代企业级网络安全产品和服务,已发展成为国内领先的基于大数据、人工智能和安全运营技术的网络安全供应商。
2、深信服
成立于2000年,2018年于创业板上市,是专注于企业级网络安全、云计算、IT基础设施与物联网的产品和服务供应商,拥有深信服智安全、信服云和深信服新IT三大业务品牌,与子公司信锐技术,致力于承载各行业用户数字化转型过程中的基石性工作。
3、华为
创建于1987年,是全球前沿的ICT基础设施和智能终端提供商,拥有领先规模的基础通信设施,致力于构建万物互联的智能世界,在电信运营商、企业、终端和云计算等领域构筑了端到端的解决方案优势。
4、天融信科技集团
创始于1995年,是国内较早的网络安全企业,是中国第一台自主研发防火墙的缔造者,目前已成为中国领先的网络安全、大数据与云服务提供商。天融信多年来居于国内网络安全防火墙领域领先地位,在安全硬件、整体网络安全市场较具竞争力。
5、启明星辰
成立于1996年,是国内极具实力的、拥有完全自主知识产权的网络安全产品、可信安全管理平台、安全服务与解决方案的综合提供商。2010年在深圳中小板上市。启明星辰居于入侵检测或入侵防御、统一威胁管理、安全管理平台、数据安全、运维安全审计、数据库安全审计与防护等市场领先地位。
6、新华三
紫光旗下数字化转型服务品牌,聚焦新IT技术创新领域,专注新IT解决方案和产品的研发、生产、咨询、销售及服务。新华三拥有计算、存储、网络、安全等数字化基础设施整体能力,提供云计算、大数据、智能联接、新安防、物联网、边缘计算、人工智能、5G等在内的一站式数字化解决方案,以及端到端的技术服务。
7、腾讯安全
作为互联网安全领先品牌,致力于成为产业数字化升级进程中的安全战略官,腾讯安全以腾讯安全大脑为核心,构建了一套自适应的闭环安全防护体系,包含基础安全防护体系,安全运营中心、业务安全服务体系等。
8、绿盟科技
成立于2000年,2014年在深交所上市,为政府、金融、运营商、能源、交通、科教文卫等行业用户与各类型企业用户,提供全线网络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。绿盟科技拥有星云、格物、伏影、天机、天枢、天元、平行、威胁情报八大实验室。
9、安恒信息
成立于2007年,2019年在科创板上市,是一家专注于网络信息安全领域的网络信息安全产品和服务提供商,是国内网络信息安全领域佼佼者,公司聚焦云安全、大数据安全、物联网安全、智慧城市安全、工业安全五大领域,拥有数百位一线的安全专家以及具有创新力和自主知识产权的网络安全产品线。
10、亚信安全
是中国网络安全软件领域佼佼者,亚信安全以身份安全为基础,以云网边安全和端点安全为重心,以安全中台为枢纽,以威胁情报为支撑,构建“全云化、全联动、全智能”的产品技术战略,公司依托四大产品服务体系,构筑预测、防护、检测、响应的动态自适应安全模型。
“数字新基建”主要围绕着ABCD四方面发展,A是人工智能、B是区块链、C是云、D是大数据,随着5G的快速推进,给ABCD插上翅膀,算力的不断下沉,将会涌现很多有趣的垂直行业应用场景,为边缘端更好实现技术赋能提供了价值。
以当前比较热门的自动驾驶来说,同样是边缘计算最重要的应用场景之一。在自动驾驶场景中,车辆需要做到比驾驶员更快的响应决策速度,也就是说最多只有零点几毫秒时间,同时还要能够自动感知到行车过程中周围车辆、行人、甚至整条路况的实时信息。如果按传统以云中心集中计算为主的决策架构,这对于要做到和人一样反应的自动驾驶来说时间太长了,所以如果没有边缘计算,如果数据的感知处理、控制的决策不能在车辆上本地进行,自动驾驶就会成为空中楼阁。
通过边缘计算的应用,以车辆本身的边缘计算,以及车路协同形式,在道路两旁会部署一些小型智能服务器,就近接收来自周围车辆的信息流,迅速作出响应和决策,同时这些小型的智能服务器也能接收来自云中心下达的控制指令,从而达到车路协同要求。未来甚至红绿灯可能会消失,因为道路知道周围车辆的速度、距离等信息,能够实时对周围车辆发出控制指令,车辆也能够根据来自道路的消息,以及车辆自身的边缘计算实时做出决策,整个过程将实现非常高效的协同。
目前许多智能化的改造,边缘计算已经能够积极的应用在许多场景之上,例如智能驾驶、智能工厂、智能电网、智能家居、智能建筑,很多都是边缘计算的场景。
再举例来说,电网有很多高压线、变电箱,人力的运维成本太大、危险系数也很高,传统的故障巡检机制网络传输带宽消耗大、故障告警处理不实时、而且电力系统数据本身关系到国计民生,数据传输过程中的安全性极其重要。
落地边缘计算之后,借助于边缘智能技术,可以在设备边缘侧几乎准实时地自动检测出问题出现的具体位置,比方说在配电房内安装边缘计算装置,布置AI模型,边缘计算装置连接配电房里面所有的电力设备,实时采集每一个设备的状态,利用高清夜视摄像头,还可以对烟雾、起火进行实时AI推理、故障告警和处理,效率能够得到极大的提升,同时由于大部分数据都在边缘侧本地处理,无需全部传输上报至云端集中处理,因而极大降低了网络传输流量、减少了数据在传输过程中的暴露面,数据安全性也自然得到了提升。边缘计算和云计算都是现代计算架构的重要组成部分,它们可以相互协同工作,以支持不同的业务需求。
具体而言,边缘计算和云计算可以相互补充,以实现更高效的数据处理和传输。边缘计算可以通过将计算和数据处理推向网络边缘,更接近数据源和终端设备,以便更快地响应实时数据和减少数据传输时延。而云计算则更侧重于将计算和数据处理放在中心化的云服务器上,实现数据的集中存储和处理,适合大规模数据中心应用。通过结合边缘计算和云计算,可以在不同的场景中实现最佳的数据处理和传输效率。
此外,边缘计算和云计算也可以相互协同工作,以提高数据的安全性和可靠性。边缘计算可以将一部分数据处理放在边缘设备上,减少数据传输和存储,从而降低了一定的安全风险。而云计算则可以提供高度安全和可靠性保障,以确保数据的保密性和完整性。
总之,边缘计算和云计算是相互关联、相互依存的,它们可以共同构建更为高效、安全和可靠的计算架构,以适应不同的业务需求和场景。边缘计算的特点包括:
1、可以提供更快的响应时间,因为数据不需要从中央位置传输到边缘;
2、可以减少存储和带宽成本,因为只需要将少量数据传送到中央位置;
3、可以改善安全性,因为数据不会通过公用网络进行传输。
4)、可以大大减少对云服务的依赖。
5)、可以在物理位置上处理和分析数据。
6)、可以带来新的应用场景如物联网、机器人、无人机、工业40和连接式自动驾驶汽车。
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