边缘计算有哪些应用场景?

边缘计算有哪些应用场景?,第1张

边缘计算有许多的应用场景,概括起来主要有以下十点,应用一:改进医疗设备性能和数据管理
在医疗场景下,边缘计算主要帮助医疗保健体系的IT基础架构,具体来说,是防止医疗设备管理的应用程序发生延迟。在边缘计算的支持下,无需构建集中的数据中心,可对关键数据进行本地化,在安全性、响应速度和有效性上有更佳表现。
应用二:本地零售的实时数据分析
边缘计算的主要目的,是让运算尽可能接近数据源。在零售场景中,以往企业都是将各分支的数据汇总到中心位置进行分析,再进行决策和行动。而通过边缘计算,零售店铺可以在本地就进行数据处理和优化,这样组织的行动反馈就能更快更及时。
应用三:让虚拟现实更生动
在技术支持下,本地设备可以大大提升用户的参与程度,用户也可以有更生动、更即时的增强现实体验。在这个前提下,越来越多的企业将进行转型。
应用四:加速数据分析
在这一场景下,通过本地计算能力,在数据分析早期就引入较高智能水平的运算。这样可以使得数据更为清晰,从而加快企业的分析和决策速度。在云计算场景中,运算对智能化和精准度的要求较低,主要是在后期应用中使用,故而分析数据需要花费更多时间。
应用五:智能制造
其实边缘计算在智能制造方面属于基础层面的构架。在生产车间采进行“近实时”分析,可以提升运营效率,并增加边际效益从而提高利润。此外,通过边缘计算系统来收集数据、制造智能化工具过程中,可以及时识别异常情况,尽量避免产线停顿。
应用六:消除过剩数据
传统的云计算架构不可避免地会导致多余数据堆积在云存储里,比如物联网的感应数据等。这些数据大多都是无用的,对企业来说花费成本区储存这项数据基本上是没有必要的。边缘计算可以做到只向云端传输有效数据,让流程更为优化。
应用七:让安保系统响应更快速
对于那些建有庞大又复杂的安保系统的企业来说,边缘计算非常实用,它可以有效筛选出关键信息防止带宽的浪费。举例来说,动作捕捉摄像机如具备运算能力,就可以只上传有价值的信息。
应用八:现实数据收集
在零售环境下,物联网、数字标签、IP光纤都是实现边缘计算的基础配置。未来我们的业务将依赖规模在万亿级别的数据挖掘和集成。边缘计算通过本地设备和传感器,协同云端一起收集现实数据,能够做到这个量级的数据聚合。
应用九:降低运营成本减少存储需求
在边缘计算加成下,收集到的数据无需在本地和中央服务器之间穿梭,就可以让本地设备知道要执行哪个功能。这样就可以节省运营成本和存储设备的投入了。
应用十:让诊断与治疗更有针对性
这虽然也是医疗场景的应用,但这里的边缘计算更专注提升病患的康复体验。医疗物联网设备在边缘计算应用下,可以更快更早地检测出病人的异常健康数据。这就可以让医生的诊断措施和医疗干预来得更及时。此外,随着可穿戴系统的普及,存储设备及传感器的成本也会不断下降。在边缘计算技术的帮助下,看病就医将从“被动治疗”转变为AI辅助下的实时的、预测性的保健式医疗。

2006至2020年,物联网应用从闭环、碎片化走向开放、规模化,智慧城市、工业物联网、车联网等率先突破。中国物联网行业规模不断提升,行业规模保持高速增长,江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。

截至到2019年,我国物联网市场规模已发展到15万亿元。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

近年来,我国政府出台各类政策大力发展物联网行业,不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见,从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范,并取得了初步进展。

目前我国物联网行业规模已达万亿元。中国物联网行业规模超预期增长,网络建设和应用推广成效突出。在网络强国、新基建等国家战略的推动下,中国加快推动IPv6、NB-IoT、5G等网络建设,消费物联网和产业物联网逐步开始规模化应用,5G、车联网等领域发展取得突破。

政策推动我国物联网高速发展

自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来,国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变,对于提高国民经济和社会生活信息化水平,提升社会管理和公共服务水平,带动相关学科发展和技术创新能力增强,推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。

以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,通过对人、机、物的全面互联,构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系,是数字化转型的实现途径,是实现新旧动能转换的关键力量。

我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间

自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长,增速一直维持在15%以上,江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明,随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展,中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。

虽然我国物联网发展显著,但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家,其中中小企业占比超过85%,创新活力突出,对产业发展推动作用巨大。

物联网作为中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向,蕴含着巨大的创新空间,在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域,创新活动日趋活跃,创新要素不断积聚。

物联网在各行各业的应用不断深化,将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下,2020年GSMA移动经济发展报告预测,2019-2025年复合增长率为9%左右,2020年中国物联网行业规模目标16亿元,按照目前物联网行业的发展态势,十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年,中国物联网行业规模将超过27万亿元。

未来物联网行业将向着多元方向发展

标准化是物联网发展面临的最大挑战之一,它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣,还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场,类似于现在使用的Windows、Mac和Linux *** 作系统。

合规化同样是当下物联网面临的问题之一,特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词,各种用户数据泄露或被滥用的事件频发,特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。

因此在未来,我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定,,用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。

多重技术推动物联网技术创新

从技术创新趋势来看,物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破,NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长,服务支撑能力迅速提升;

区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网,为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动,物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。

上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》。

有机会,但是建议不要做泛和大,从垂直领域出发比较好,为啥这样说呢?原因如下。

1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台。

国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。

国外有亚马逊、IBM、SAP、

谷歌、GE、西门子、博世等。

通过以上名单可以发现,这些公司的特点。

这说明物联网是未来的发展方向,是值得花钱而且花大钱去布局的事。

2、做综合性的物联网平台,要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台,那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求,行业标准等等,不然你的用户群体就会很窄。

3、面对的竞争对手的实力都不可小觑,你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢?你想投入多少时间和精力去做平台呢?人家都可是布局好几年了,踩了很多坑积累了很多经验,且现在平台已具有一定规模,形成了一定的行业壁垒,特别是华为,据我所知,国内运营商的平台都离不开华为的支持。
物联网平台的玩家之多,让人惊叹啊,那么咱们还有没有机会呢?答案是肯定的,有!但我的建议走垂直领域。

物联网的领域很广泛,所以专业的物联网平台未来会有很多,而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后,最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢?

最基本的就是行业垂直,比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。

以上玩家也有做垂直领域的,比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等,他们专注工业领域,爱立信、诺基亚专注通信领域,而互联网巨头则是走综合性的较多,因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体,可以面对企业和开发者提供平台服务,海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。

不出意外,安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。
从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢?
物联网平台有五种类型

1网络连接,网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI,并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。
有机会的,物联网的网少不了平台,没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。

物联网平台从另一个角度来看,是数据的“聚合”平台,通过大数据分析,给决策提供状态、趋势和决策等。
随着5G时代的到来,“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。
什么是边缘计算?
首先我们介绍一下什么是边缘计算:边缘计算是分布式计算技术的一种,分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力,将引发移动端硬件和算力变革。

在这种配置中,人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器,收集和处理大量的 *** 作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料,这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。

因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储,将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。

物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋,会将当前的传统物联网完全颠覆掉。
为什么这么说呢?
传统物联网将被淘汰

伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展,各类自动化的智能设备开始进入人们视野,背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。

中心化的物联网架构存在三个问题。

一是云计算成本,例如在家庭应用场景下,两台家电相距不到一米,也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心,企业所销售的物联设备越多,其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈,利润走低,中心计算成本矛盾会越来越突出。

其次,中心化的数据收集和服务方式,无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺,难以进行有效的监管。

第三,中心化物联生态系统中,一个设备被攻陷,所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网,可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备,造成大规模网络瘫痪。
区块链技术重塑物联网
区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性,构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用,将全球闲置算力整合起来,通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供d性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台,同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。

简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合,从而构建出高数量级的“边缘算力”,并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。

边缘算力的应用场景到底有多广阔?

边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘,计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘,不仅可以缓解云带宽压力,还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。(例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行,即使是在连接不上云服务器的情况下,也能确保最佳的节能和服务状态。)

第三方数据分析机构IDC预测,在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网,除了目前大火的5G通信外,包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等,其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力,也是当前各服务商争夺的热点。

无人驾驶技术:

无人驾驶

智能穿戴设备:
智慧城市:
要回答物联网云平台是不是还有机会的问题,首先要搞清楚几方面的状况:

一是定位。从技术角度来说,你是做物联网云平台的那一层,IaaS、PaaS、SaaS,单做某层或是混合?而技术的定位取决于:(1)你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景?(2)为你的客户提供什么样的价值(3)你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推,最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位,这是你开始一切的起点。

二是资源。这个我就不多说了,包括资金、技术、人脉、产业链合作,这是你保障自己可以开始有效行动的基础。

三是团队。团队是真正去实施理想的载体,可以是几个人的创业“作坊”,也可以是有一定规模的公司,也可以是松散的联盟组织。

其实,物联网的市场何其大,需要的云服务何其多,宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做,做不做得好在于自己。至于,做不做设备终端,就看你是怎么玩了。

机会很大

物联网平台承上启下,是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。

通信技术发展促进连接数迅速猛增,物联网迎来告诉发展引爆点

连接数告诉增长是物联网行业发展基础

物联网发展路径为连接--感知--智能,目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年,全球物联网连接数将超过手机连接数。

物联网发展第一阶段:物联网连接大规模建立阶段,越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络(LPWA\GSM\3G\LTE\5G等)、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网,在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年,全球的移动连接数将达到275亿,其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。

物联网发展第二阶段:大量连接入网的设备状态被感知,产生海量数据,形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化,多样化的数据被感知和采集,汇集到云平台进行存储、分类处理和分析,此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测, 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB),这一数据量将是2012年的22倍,年复合增长率48%。这一阶段,云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。

物联网发展第三阶段:初始人工智能已经实现,对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元,市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值,企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现,同时运营商坐拥大量用户数据信息,通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等

物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台,物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>

亚马逊云科技(AWS)提供了一系列的物联网服务,它们能够带来以下几个方面的便利:

连接性:AWS物联网服务可以帮助设备与云端快速连接,同时保证数据传输的安全性、完整性和可靠性。

数据处理和分析:AWS物联网服务提供了各种数据分析工具和服务,可以对从设备上传的海量数据进行处理和分析,提取有价值的信息和洞察。

实时监控和控制:AWS物联网服务可以实时监控设备的运行状况和数据变化,从而及时发现问题和进行控制,减少故障率和提高效率。

自动化:AWS物联网服务还支持设备自动化管理,例如设备远程升级、配置管理和故障排除等,从而减少了人工干预的工作量和出错率。

扩展性:AWS物联网服务支持多种设备接入方式和协议,可以轻松扩展新设备和应用场景,提高灵活性和可扩展性。

通过这些物联网服务,用户可以实现更加智能化、高效化、安全化的物联网应用,例如智能家居、智能工厂、智能城市等。同时,这些服务也为开发者和企业提供了更加便捷和经济的物联网解决方案,可以更快地推出新产品和服务,降低开发成本和风险。

2019年2月26日,业界领先的容器管理软件提供商Rancher Labs(以下简称Rancher)宣布推出轻量级Kubernetes发行版K3s,这款产品专为在资源有限的环境中运行Kubernetes的研发和运维人员设计。

k3s是一个完全符合标准的生产级Kubernetes发行版,同时也是史上最轻量的k8s发行版,它满足了在 边缘计算 环境中运行在x86、ARM64和ARMv7处理器上的小型、易于管理的Kubernetes集群日益增长的需求。它相对于以前的版本而言,主要具有以下的变化:

k3s对Edge、Iot、CI、ARM设备的支持十分友好。k3s可以从分发挥这些设备的性能。

ARM64和ARMv7都支持二进制文件和多树图像。k3s可以在像Raspberry Pi一样小的东西或者像AWS a14xlarge 32GiB一样大的服务器良好工作。

k3s被包装在一个简单的包中,为了简化安装的步骤,k3s将安装所需要的资源都打包在单个二进制文件中。这使得环境的安装与升级格外简单。

k3s自动生成TLS证书可以确保在默认情况下的通信都是安全的。

k3s是专门为边缘计算环境设计的,所以在无人值守、资源受限、远程位置或者物联网设备在工作负载的情况下,k3s将成为你的不二选择。

k3s的工作原理图:

安装使用k3s服务的最低系统要求:

在了解了k3s的主要功能和其优势后,下一步就是安装和使用k3s了。

简单安装使用k3s服务的方式:

更多详细的安装步骤请查阅官方文档: >个人认为物联网主要价值在于:
1、使得各类信息、咨询可以更容易的被获取
2、大量信息的集合能够更容易的产生衍生价值
3、将一定的人力资源从繁杂的信息数据采集和处理中解放出来、
4、提高生活、工作、学习等各方面的便捷性,提高人的幸福感


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: https://outofmemory.cn/dianzi/13491955.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-08-17
下一篇 2023-08-17

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存