网站做多长时间才会逐渐成功,国内新闻最新消息10条2021,网站logo设计免费版在线,成都做网站开发的公司摘要#xff1a; 继云计算之后#xff0c;边缘计算这把火你了解多少#xff1f;来了解一下吧。3月28日#xff0c;在2018云栖大会深圳峰会上#xff0c;阿里云宣布2018年将战略投入到边缘计算技术领域#xff0c;并推出了首个IOT边缘计算产品Link Edge,将阿里云在云计算、…摘要 继云计算之后边缘计算这把火你了解多少来了解一下吧。
3月28日在2018云栖大会·深圳峰会上阿里云宣布2018年将战略投入到边缘计算技术领域并推出了首个IOT边缘计算产品Link Edge,将阿里云在云计算、大数据、人工智能的优势拓宽到更靠近端的边缘计算上打造云、变、端一体化的协同计算体系。Link Edge的优势还体现在提升AI的实践效率开发者可将深度学习的分析、训练过程放在云端将生成的模型部署在边缘网关直接执行优化良率、提升产能。另外今年1月在美国装备有最新技术的卡车在美国从西向东自主行驶超过3800公里。完成这项壮举的独特技术组合完美地展现了边缘计算的力量。你是否熟悉边缘计算的概念及其含义边缘计算是允许我们尽可能靠近应用程序并且是一种重新定位数据处理的技术。即使车上有一名操作人员来确保这项驾驶试验的安全但是我们不得不承认这辆普通的卡车它已被添加了传感器和软件以完成此项任务。“Embark卡车”方法的显着特点在于他们没有使用详细的路线图来指导他们自动驾驶系统而是考虑采用另一种方式来引导卡车。Embark完全依靠车辆传感器和嵌入式机器学习算法收集的数据。什么是边缘计算这项技术的特点是软件和硬件架构结合其数据处理尽可能接近他们的本体。它主要涉及物联网和移动计算依赖于智能设备以及一些云。值得注意的是边缘计算的另一个方面主要涉及在短时间内处理价值特别重要的数据。根据前面的例子卡车传感器产生的数据在其搭载设备内处理。显然卡车必须实时“看到”道路来相应地处理驾驶任务。它必然需要先进的技术包括低功耗传感器RFID射频识别低成本电池供电低成本数据通信链路以及数据存储和计算系统。下面这些评论有助于我们更准确地评估关于边缘计算的关键之处边缘计算让应用程序在获取数据的时间和地点以连续流的形式利用数据。这也带来了很多优势其中就包括安全性、成本因为数据不通过网络传输也不存储在数据中心。“边缘计算是为精简物联网设备提供实时本地数据分析的方法。”-布兰登巴特勒分析IDC表示到2019年近50的物联网创建的数据将被存储、处理、分析、并在网络边缘进行操作。麦肯锡估计到2025年物联网应用的经济影响可能会从每年3.9万亿美元增长到11.1万亿美元。他们举例说“在2025年通过远程监控改善慢性病患者健康状况的价值可能高达每年1.1万亿美元”。Markets And Markets的一份新研究报告预计边缘计算市场预计将从2017年的14.7亿美元增长到2022年的67.2亿美元在预测期内复合年增长率超过35。Gartner的分析报告显示目前大约10的企业生成数据是在传统的集中式数据中心或云之外创建和处理的到2022年Gartner预测这一数字将达到50。边缘计算的范围根据麦肯锡的说法“目前使用的物联网数据主要用于异常检测和控制而不是优化和预测这提供了最大的价值。”麦肯锡还指出物联网设备产生的大多数数据更准确的说来自边缘的智能系统在今天没有利用价值。他们的分析使他们感到公司可以从这些数据的90的经济价值中受益。在他们看来可以充分利用边缘计算的主要领域包括家办公室工厂零售场景工地城市/城市环境汽车虽然边缘计算有许多不同的使用场景但它们本质上依然与IoT紧密相关。最著名的例子可能是自动驾驶汽车和智能手机。然而包括通用电气数字在内的最大的创新型工业公司多年来一直致力于此工作主要是在工业物联网IIoT的背景下。同样越来越多的智能城市项目正在蓬勃发展遍布涉及物联网和AI技术比如阿里云巴正在打造智慧杭州其中这些场景都离不开边缘计算。到2020年全球可用存储容量将能够存储数字世界中不到15的数据量。——IDC根据IDC进行的“数字宇宙”研究全球数据将在未来两年内攀升超过40 ZB其中物联网领域占10。很容易看出为什么工业界对IIoT和边缘计算有着极大的兴趣。边缘计算有很多潜在的用途但工业领域的典型用例已经有了很多预测性维护能效管理智能制造生产模式的定制灵活的设备更换快速部署新流程和新模型低/间歇性连接机器见解与启动之间的闭环交互人工智能使边缘计算达到新的水平在边缘计算有三个方面可以充分利用人工智能1.无人驾驶汽车无人驾驶汽车无疑是未来的“头牌”无人驾驶生态系统包括软件开发硬件制造商应用开发商数据科学家汽车制造商传感器制造商等。他们正在汇集技术和专业知识以实现自动驾驶能力。他们依靠应用程序和算法来赋予装备车辆的传感器获取的数据。例如他们致力于开发和完善处理传感器数据的AI算法以让车辆做出即时决策例如紧急停车。而边缘计算则是无人驾驶汽车不可缺少的技术之一。2.机器人技术在这个领域有两大类一个是机器另一个是软件自动化。关于软件自动化AKA机器人过程自动化请参阅作者的文章AI如何将机器人过程自动化带入下一阶段。当我们谈到机器人时为了让他们在工作区域高效运行除了机器人的功能例如移动沉重的负载并在复杂的危险环境中工作外他们必须还需要获得重要功能的授权其中可能包括机器视觉、语音识别和复杂的决策算法。真正的挑战在于让机器人在人类环境中工作同时又要确保人类同事的安全。而事实是人类会犯错误他们可能会有不稳定的行为他们会违反或误解安全规则。3.维护和监测虽然物联网长期以来一直涉及很多场景但拥有AI算法处理边缘的传感器数据为维护和监控的过程提供了另外一种可能。预测性维护对于航空公司来说是非常重要的所以它变成了一项航空公司非常重视的服务。工业企业面临的下一个挑战是加强预测性维护以改进流程缩短上市时间减少停机时间节省资金甚至挽救企业生命。这是Edge Computing AI可以发挥重大作用的一个领域。无论是客机运输卡车还是汽车机器的质量不仅取决于它的效率还取决于它的可靠性。为了确保机器的可靠性我们需要改进维护流程。安排像飞机这样复杂的机器的维护可能是一场噩梦。例如空A380拥有约700万个零件。然而真正的挑战在于找到维护应该继续的非常恰当的时刻。它必须以不会过早更换的方式进行但同时不会失败。回答业界最紧迫的问题需要结合传感器数据、机器学习算法和高级模型。结论随着乔恩·马克曼正确地指出你现在必须清楚云计算出现之前包括移动从本地数据库到数据中心的数据-大多数计算确实发生在网络的边缘。事实上今天似乎很清楚技术发展数据量增加实时数据处理的需求以及智能设备传感器和相关事物日益复杂和广泛的可用性导致了边缘计算的出现的必然。原文链接本文为云栖社区原创内容未经允许不得转载。
