1、自主汽车
卡车车队的自动组队可能是自动车辆的首批使用案例之一。在这里,一群卡车在车队中彼此紧跟着行驶,节省了燃料成本,减少了拥堵。有了边缘计算,除了前面的卡车,所有卡车都将不再需要司机,因为卡车将能够以超低延迟相互通信。
2、油气行业资产的远程监控
石油和天然气的失败可能是灾难性的。因此,他们的资产需要仔细监控。
然而,石油和天然气工厂往往位于偏远地区。边缘计算使得实时分析与处理更接近资产,这意味着更少地依赖于与集中式云的高质量连接。
3、智能电网
边缘计算将成为更广泛采用智能电网的核心技术,有助于企业更好地管理其能源消耗。
连接到工厂、工厂和办公室边缘平台的传感器和物联网设备正在被用于实时监测能源使用并分析其消耗。有了实时可见性,企业和能源公司就可以达成新的交易,例如在电力需求的非高峰时段运行大功率机械。这可以增加企业对绿色能源,如风能的消耗。
4、预测性维护
制造商希望能够在故障发生之前分析和检测生产线的变化。
边缘计算有助于使数据的处理和存储更接近设备。这使物联网传感器能够以低延迟监控机器健康状况,并实时执行分析。
5、住院病人监护
医疗保健包含几个优势机会。目前,监测设备,如血糖监测仪、健康工具和其他传感器等,要么未连接,要么需要将来自设备的大量未处理数据存储在第三方云上。这给医疗保健提供者带来了安全问题。
医院网站上的边缘可以在本地处理数据,以保护数据隐私。边缘计算还可以向从业者及时通知患者的异常趋势或行为。
6、云游戏
云游戏是一种新型的游戏,它可以将游戏的实时内容直接传输到设备上,这种游戏高度依赖于延迟。
云游戏公司正在寻找尽可能接近玩家的边缘服务器,以减少延迟,提供完全响应和沉浸式游戏体验。
7、内容交付
通过在边缘缓存内容,如音乐、视频流、网页等,可以极大地改善内容传播。延迟可以显著降低。内容提供商正在寻求更广泛的分发CDN,从而根据用户流量需求保证网络的灵活性和定制性。
8、交通管理
边缘计算可以使城市交通管理更加有效。这方面的例子包括在需求波动的情况下优化公交频率,管理额外车道的开启和关闭,以及未来管理自动驾驶汽车流量。
通过边缘计算,使处理和存储距离智能家居更近,减少了回程和往返时间,并在边缘处理敏感信息。例如,亚马逊的Alexa等语音助手设备的响应时间会快得多。
有了边缘计算,就不需要将大量的流量数据传输到集中式云,从而降低了带宽和延迟的成本。
9、智能家居
智能家庭依赖于物联网设备从房子周围收集和处理数据。通常,这些数据被发送到一个中央远程服务器,在那里进行处理和存储。然而,这种现有体系结构存在回程成本、延迟和安全性方面的问题。
通过边缘计算,使处理和存储距离智能家居更近,减少了往返时间,并在边缘处理敏感信息。
这些只是边缘计算跨多个行业支持的许多用例中的一小部分。以谐云边缘计算应用实例来说,通信领域,谐云为行业巨头某在线服务公司业务场景定制开发、打造了云边协同平台,助力其轻松应对流量洪峰;交通领域,联合上汽集团商用车技术中心打造了“基于容器的下一代车云协同架构”,是汽车行业的首款“云、边、端”一体化架构,可实现百万级车联网大规模接入;为某跨海大桥打造了一体化协同的产品,积累了丰富的“边-端”设备协议对接经验,交付了行业顶尖的“软硬一体化”的整体解决方案。
其中,某在线服务公司和上汽集团案例分别荣获《2020年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项和《2021年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项。旗下边缘计算产品通过“2021云边协同类能力评估”、“边缘一体机、可信物联网云平台(通用/安全要求)”多项能力评估,获浙江CCF2021优秀产品奖,在业内拥有极佳口碑,并获得行业权威认可。
目前,谐云边缘计算已实践于分布式云、物联网、车云协同、边缘智能金融等多场景,为边缘计算领域树立了实践标杆和经典案例。并在一些典型行业如通信、交通、金融、军工等多个行业领域中得到大规模的落地验证。大数据是指在一定时间内,常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产,需要一种新的处理模式,以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说,如果把大数据比作一个行业,这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”,通过“处理”实现数据的“增值”。
从技术上讲,大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理,必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
扩展信息:
大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下,这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新,大数据将逐渐为人类创造更多的价值。
是体现大数据技术价值的手段,是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展,阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
实践是大数据的终极价值。在这里,我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。从智慧灯杆系统架构来看,智慧灯杆由设备感知层、网络通信层、数据汇聚层、平台应用层这四部分构成。智慧灯杆作为综合承载多种设备和传感器并具备智慧能力的基础设施,随着技术的发展和完善,这些设备和传感器可通过各种通信技术接入网络和平台,在互联网、人工智能、大数据等ICT(信息通信技术)技术的赋能下将会提供更加丰富的智慧应用。
宏桥科技致力于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。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)