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淺析物聯(lián)網(wǎng)vs.邊緣計算

云計算 邊緣計算 物聯(lián)網(wǎng)
借助物聯(lián)網(wǎng),人們可以將傳感器對象連接到互聯(lián)網(wǎng)、交換數(shù)據(jù)并監(jiān)控它們的交互。而根據(jù)最近的調(diào)查,全球各地的企業(yè)正在迅速采用物聯(lián)網(wǎng)解決方案。

?在過去的幾年,低成本計算、可靠的傳感器和良好的連接性為物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)應(yīng)用做出了貢獻(xiàn)。借助物聯(lián)網(wǎng),人們可以將傳感器對象連接到互聯(lián)網(wǎng)、交換數(shù)據(jù)并監(jiān)控它們的交互。而根據(jù)最近的調(diào)查,全球各地的企業(yè)正在迅速采用物聯(lián)網(wǎng)解決方案。

但鑒于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量和結(jié)果數(shù)據(jù)的爆炸式增長,企業(yè)將所有這些信息發(fā)送到云端是可行的,但需要更好的替代品。邊緣計算可以很好地填補這一空白,并應(yīng)對這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)沖擊。通過從源頭分析數(shù)據(jù),邊緣計算可以減輕數(shù)據(jù)中心的壓力,減少網(wǎng)絡(luò)延遲,并確保企業(yè)更高效地工作。

什么是物聯(lián)網(wǎng)?

物聯(lián)網(wǎng)是一個互連的物理、數(shù)字、機械和計算設(shè)備或“事物”的系統(tǒng),其中嵌入了唯一標(biāo)識符(UID),允許它們在互聯(lián)網(wǎng)上相互交互。這些設(shè)備運行從普通物體到復(fù)雜工具的整個范圍。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備配備了傳感器,使它們變得“智能”。這些傳感器收集信息,從而產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)充當(dāng)路由器,通過HTTP和消息隊列遙測傳輸(MQTT)等多種數(shù)據(jù)協(xié)議將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端。一旦數(shù)據(jù)到達(dá)云端,分析工具就會處理數(shù)據(jù)并提取重要信息。然后,這一信息通過API發(fā)送回最終用戶。

什么是邊緣計算?

事實上,物聯(lián)網(wǎng)的日益普及是邊緣計算的強大驅(qū)動力。隨著越來越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接起來,它們將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。但是將所有這些數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進(jìn)行處理可能會適得其反。

首先,將每條數(shù)據(jù)發(fā)送到云端的成本可能會令人望而卻步。其次,將如此多的數(shù)據(jù)發(fā)送到云端會導(dǎo)致延遲和帶寬問題。

邊緣計算將數(shù)據(jù)處理推向原點(傳感器設(shè)備)附近,而不是將其發(fā)送到位于數(shù)千英里外的集中式云平臺中。在數(shù)據(jù)對時間敏感且必須做出瞬間決策的情況下,這一點尤其必要。邊緣設(shè)備對網(wǎng)絡(luò)邊緣的可用信息執(zhí)行高級分析,并實時為企業(yè)提供急需的預(yù)測和解決方案。

物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計算有何相似之處?

物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算有某些相似之處。從本質(zhì)上講,這兩種技術(shù)都致力于在分布式計算環(huán)境中捕獲數(shù)據(jù)。這兩種技術(shù):

  • 使用傳感器捕獲數(shù)據(jù)。
  • 大規(guī)模生產(chǎn)數(shù)據(jù)。
  • 兩者都是革新使用數(shù)據(jù)的方式的創(chuàng)新技術(shù)。

物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計算之間的差異?

雖然物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計算有相似之處,但它們并不相同。以下是這兩種技術(shù)的不同之處:

  • 在邊緣計算中,數(shù)據(jù)處理在本地完成,而在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中,數(shù)據(jù)被發(fā)送到云端進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。這是物聯(lián)網(wǎng)和邊緣設(shè)備之間最顯著的區(qū)別之一。
  • 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備必須支持互聯(lián)網(wǎng)才能正常運行。在邊緣設(shè)備中,這一功能是可選的。
  • 每個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備只能執(zhí)行特定功能,而單個邊緣設(shè)備可以處理多個功能。
  • 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)處理需求很少,因此它們最適合簡單的任務(wù)。相比之下,邊緣設(shè)備運行復(fù)雜的操作系統(tǒng);因此,它們可以支持一系列數(shù)據(jù)處理能力。
  • 邊緣??設(shè)備可以處理大量物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。

物聯(lián)網(wǎng)用例

  • 汽車物聯(lián)網(wǎng)——汽車物聯(lián)網(wǎng)包括為車輛配備傳感器、工具和互聯(lián)網(wǎng)接入,以便它們可以實時進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)并確保安全。借助物聯(lián)網(wǎng),車主可以監(jiān)控車輛的健康狀況并接收有關(guān)其保養(yǎng)和維護(hù)的更新。
  • 智能家居——智能家居是目前最流行的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用之一。在智能家居中,用戶的日常設(shè)備連接到智能家居系統(tǒng),即使在遠(yuǎn)處,也可以監(jiān)控和操作設(shè)備。
  • 智能城市——智能城市依賴于配備應(yīng)用程序和傳感器的龐大物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)來收集數(shù)據(jù)。從源頭分析數(shù)據(jù)將有助于城市改善服務(wù)并提高工作效率。
  • 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)——工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)包括用于工廠和其他工業(yè)部門的設(shè)備。這些設(shè)備連接到一個內(nèi)部監(jiān)控系統(tǒng),該系統(tǒng)監(jiān)控關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)并確保事情順利進(jìn)行。

邊緣計算中的用例

  • 制造——邊緣計算使制造商能夠收集有關(guān)制造過程的實時信息并做出更快的決策。通過在整個工廠部署傳感器,制造商可以深入了解機器健康狀況,從而在錯誤發(fā)生之前識別生產(chǎn)問題。
  • 自動駕駛汽車——自動駕駛汽車是邊緣計算的最佳示例之一。車輛數(shù)據(jù)必須在行駛時進(jìn)行實時分析;否則它是沒有用的。邊緣設(shè)備實時研究數(shù)據(jù),并傳達(dá)即時結(jié)果以幫助車輛導(dǎo)航。
  • 醫(yī)療保健——邊緣計算正在對醫(yī)療保健行業(yè)產(chǎn)生變革性影響。通過即時數(shù)據(jù)處理,醫(yī)院能夠提供更好的患者護(hù)理,甚至超出醫(yī)院的圍墻。例如,可穿戴醫(yī)療設(shè)備支持對慢性病患者的遠(yuǎn)程監(jiān)控,并在出現(xiàn)閱讀問題或患者異常行為時通知護(hù)理人員。

其他用途包括使用增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實來培訓(xùn)員工、遠(yuǎn)程管理醫(yī)療設(shè)備的移動以及啟用機器人輔助手術(shù)。

物聯(lián)網(wǎng)和邊緣的未來趨勢

越來越多的企業(yè)正在使用邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)來提高效率并釋放業(yè)務(wù)價值。以下是一些將在2022年占據(jù)主導(dǎo)地位的物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算趨勢。

  • 為更大的增長做好準(zhǔn)備

2021年,邊緣計算市場規(guī)模365億美元。預(yù)計到2026年將增長到873億美元。數(shù)量的巨大增長可歸因于企業(yè)通過使用物聯(lián)網(wǎng)和邊緣設(shè)備實現(xiàn)了高速增長。

  • 5G取得進(jìn)展

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的成功取決于它連接到云平臺或其他設(shè)備的速度。由于5G被宣傳比4G快得多,因此預(yù)計企業(yè)將利用其速度來開發(fā)新的用例。此外,消費者可以從5G中受益,因為這些網(wǎng)絡(luò)可以處理許多設(shè)備而不會出現(xiàn)故障。

  • 更加重視安全

邊緣計算中心也容易出現(xiàn)安全漏洞。分布式拒絕服務(wù)(DDoS)攻擊、軟件注入和路由攻擊是邊緣設(shè)備可能受到威脅的一些方式。隨著邊緣計算開始處理更多機密信息,他們必須采用安全訪問服務(wù)邊緣(SASE)框架。該模型包括零信任網(wǎng)絡(luò)訪問(ZTNA)、防火墻即服務(wù)(FWaaS)和云訪問安全代理(CASB),可確保不受位置限制的安全訪問。

  • 利益相關(guān)者將采用人工智能

隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)量滾雪球,從中獲得可操作的見解至關(guān)重要。人工智能幫助網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行智能思考。因此,設(shè)備可以從過去的活動中學(xué)習(xí)并預(yù)測未來的行動,而無需人工干預(yù)。?

責(zé)任編輯:華軒 來源: e-works
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