邊緣計算優勢日益凸顯工業端應用將成新熱點

2017-11-15 08:50:06來源：中國智能制造網編輯：未聞花名關鍵詞：邊緣計算云計算柔性制造閱讀量：44393

導讀：當下，工業端應用超越了消費端應用，正在主導物聯網投資，可以預見，邊緣計算將先從該領域開始大行其道。

　　【中國智能制造網智造快訊】相較于云計算，邊緣計算更聚焦實時、短周期數據的分析，能更好地支撐本地業務的實時智能化處理與執行。當下，工業端應用超越了消費端應用，正在主導物聯網投資，可以預見，邊緣計算將先從該領域開始大行其道。

　　在制造業領域，無論是針對設備的預測性維護，還是針對消費者的柔性制造，都需要依靠“數據”這座油礦。只有充分挖掘工廠設備聯網后產生的海量數據中的價值，通過對制造大數據進行分析，才能提升數字化工廠運行效率，實現真正的工業智能化。

　　工業世界任何微小的改變都會帶來很大的優勢，GE把它叫做“1%的威力”，但與之相對的，工業世界任何微小的故障也可能帶來很大的損失——工業現場的很多數據“保鮮期”很短，一旦處理延誤，就會迅速“變質”，數據價值呈斷崖式跌落。因此不是所有數據都必須上傳到云平臺，“邊緣計算”便由此而生。

　　那么什么是邊緣計算呢？邊緣計算是指計算靠近物或數據源頭的網絡邊緣，以安防攝像頭為例，前端攝像頭具備計算和儲存的功能，而云端只做基于大數據的宏觀預測，這樣的好處是實時響應，并減少了網絡帶寬的壓力。

　　而說起邊緣計算的興起，應該算是很的技術迭代，從集中處理開始，然后演變成分布式的架構。互聯網本身就是從政府機構和大學中的大型機開始的，然后演變為PC機，再到新興的互聯網的頁面。當智能手機在蜂窩網絡邊緣取代功能機時，移動性革命大大加快。邊緣計算對物聯網的影響進程也與之類似，隨著終端設備變得更加強大，能夠運行更加復雜的應用程序，邊緣計算生態系統快速發展。

　　相較于云計算，邊緣計算更聚焦實時、短周期數據的分析，能更好地支撐本地業務的實時智能化處理與執行。而且由于更靠近數據源的本地網絡(Local Network)內進行運算，數據無需上傳至云端，減少數據往返云端的等待時間及網絡帶寬成本。

　　隨著計算越來越復雜并且需要處理更多數據，使用本地計算能力可以幫助降低延遲。例如，人工智能(AI)程序中，算法可以在一秒內作出數百個決策。在工業生產中，多個處理器同時接收輸入并協調響應。在增強現實(AR)系統中，程序實時合成高清圖形和地理空間數據。云計算模型造成的延遲對于此類應用來說效率低下，而且，隨著本地設備處理能力的增強，這種低效率更為明顯。

　　通過在設備中保存敏感數據，邊緣計算有助于改進安全性和隱私性。邊緣計算有助于通過匿名化、分析和保留數據源而不是向云端發送可識別信息來保護用戶隱私。此外，邊緣計算還可以減少延遲，并使連接的應用程序更加靈敏和穩健。

　　另一方面，物聯網的發展也在一定程度上助推著邊緣計算的興起。根據IDC的預估，對物聯網的投資將在未來3年內以15.6%的速度增長，2020年達到1.29萬億美元。其中，物聯網投資由工業應用主導，包括制造業、交通運輸業和公用事業。顯而易見，工業端應用超越了消費端應用，正在主導物聯網投資，可以預見，邊緣計算將先從該領域開始大行其道。

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