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邊緣計算和5G如何推動商業(yè)應用

網(wǎng)絡 4G/5G 邊緣計算
在過去的十年中,云計算的進步引領了系統(tǒng)操作和管理的集中化方法,而移動計算、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、SaaS的發(fā)展推動了計算向分布式架構發(fā)展。

 在過去的十年中,云計算的進步引領了系統(tǒng)操作和管理的集中化方法,而移動計算、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、SaaS的發(fā)展推動了計算向分布式架構發(fā)展。隨著邊緣計算和5G技術的引入,公司現(xiàn)在正試圖利用這兩種方法,同時提高應用程序的性能。

圍繞邊緣和5G的炒作往往集中在創(chuàng)新上。專家表示,無人駕駛汽車、虛擬現(xiàn)實或增強現(xiàn)實(VR/AR)和機器人技術的前沿應用不僅限于這些應用,還為IT專業(yè)人士提供了大量機會。 

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邊緣計算如何處理延遲
在過去的幾年中,企業(yè)通過將資源集中在云提供商所擁有的數(shù)據(jù)中心中而從云計算中受益。內部數(shù)據(jù)中心專注于避免資本支出和節(jié)省管理成本資金。但是,集中化已經導致了處理互聯(lián)網(wǎng)邊緣終端的性能問題,包括物聯(lián)網(wǎng)傳感器/設備和移動設備。
即使現(xiàn)在,智能手機是一種非常適合你口袋的智能電腦,但它們仍然缺乏在云端完成大量處理??▋然仿〈髮W(CarnegieMellonUniversity)的一位計算機科學教授MahadevSatyanarayan問道:“為什么你不能把所有的智能都放在最后呢?換句話說,為什么你的智能手機就不能這么做呢?”
在回答這個問題時,他說:“答案是做你想做的計算;你需要的計算資源遠遠超過你在智能手機上攜帶的資源。”他補充道,“如果你想一想智能手機上的攝像機,它的重量非常輕。但是,如果你想對它進行實時視頻分析,你現(xiàn)在就不能用手機上的電腦來做了——你要把數(shù)據(jù)傳送到云端,這就是問題的根源。”
2009年一篇頗具影響力的IEEE普及計算文章(由Satyanarayanan合著)概述了一個解決方案,即在移動計算中使用基于虛擬機的“cloudlets”。換句話說,將小型數(shù)據(jù)集中在網(wǎng)絡邊緣,靠近其處理能力所需的位置。
Satyanarayanan解釋說,在4GLTE網(wǎng)絡上,往返智能手機和蜂窩塔的時間大約為12到15毫秒,根據(jù)傳統(tǒng)系統(tǒng)和其他因素,時間可能更長。然而,當你嘗試將智能手機與數(shù)據(jù)中心連接時,可能需要100到500毫秒。在某些情況下,它甚至需要整整一秒鐘。
邊緣計算的吸引力在于減少了分布的尾部。
5G網(wǎng)絡上的數(shù)據(jù)傳輸速度
“移動智能”概念直到四年前才流行起來。就在那時,電信公司意識到5G速度的必要性,并開始制定5G無線的計劃。
雖然4G網(wǎng)絡上的數(shù)據(jù)傳輸時間在12到15毫秒之間,但廠商們都在吹噓5G的2到3毫秒的延遲水平,然而,從遙遠的數(shù)據(jù)中心往返的時間仍然可能需要100到500毫秒左右。Satyanarayanan說:“如果你必須返回全國或全球其他地區(qū)的數(shù)據(jù)中心,這毫無意義,即使這只是幾毫秒的問題。”。
戴維·麥卡錫(DaveMcCarthy)同意IDC邊緣策略研究總監(jiān)Satyanarayanan的觀點:“5G本身減少了移動塔和端點之間的網(wǎng)絡延遲,但它并不提倡與數(shù)據(jù)中心的距離,這可能會給延遲敏感的應用程序帶來麻煩。”
他補充道,“通過將邊緣計算部署到5G網(wǎng)絡中,它減少了這種物理距離,大大提高了響應時間。”這使得邊緣計算對于新的移動邊緣計算(MEC)服務和5G網(wǎng)絡的推出至關重要。
專家表示,至關重要的是要了解5G和邊緣計算之間并沒有緊密相連。5G網(wǎng)絡需要邊緣計算技術才能成功;邊緣計算可在不同的網(wǎng)絡(例如4GLTE,Wi-Fi和其他網(wǎng)絡類型)上運行。
5G和邊緣如何推動商務應用?
當您將5G速度與邊緣計算的處理能力結合在一起時,很自然地將重點放在需要低延遲的應用程序上。這就是為什么早期的用例往往涉及VR/AR、機器人技術和人工智能,這些都需要計算資源在幾秒鐘內做出決策。然而,各種商業(yè)應用程序都有可能從5G和edge中獲益。
STLPartners邊緣計算實踐負責人DalibAdib表示:“在本地edge中,已經存在的許多應用程序基本上可以‘移動’或利用移動邊緣計算。”
“使用視頻、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等用例非常多,”他補充道。
專家列舉了企業(yè)邊緣計算的大量使用案例,包括:

 • 生產設施的實時流程優(yōu)化。智能連接設備產生的數(shù)據(jù)不僅可以動態(tài)調整校準設置,還可以提高產量和減少缺陷。

• 基于狀態(tài)的監(jiān)控-使用物聯(lián)網(wǎng)設備/傳感器檢查機器上的特定參數(shù),以確保機器正常工作。

• 在制造業(yè)、石油和天然氣等行業(yè)擁有資本密集型資產的企業(yè),使用edge和5G進行維修和維護。這包括AR/VR應用程序,用于指導技術人員進行維修,使用先進的分析技術幫助識別潛在缺陷或需要維護的產品,無人機對橋梁、建筑物或鐵路線進行目視檢查。

• 監(jiān)控視頻分析,例如,使用實時處理來確定進入建筑物的個人是員工還是訪客,并確保員工的身份。

• 視頻分析,在緊急情況下為執(zhí)法決策者提供實時建議。

• 遠程醫(yī)療在醫(yī)療保健中的應用-在診斷患者時使用視頻和分析,或進行遠程患者監(jiān)控。
Satyanarayanan預計將開發(fā)邊緣本地應用程序,以利用邊緣計算的優(yōu)勢,如帶寬可擴展性和低延遲。這些應用可能會推動邊緣計算和5G網(wǎng)絡的增長。

 

責任編輯:姜華 來源: 千家網(wǎng)
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