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【亚博网页版】边缘计算的“完美风暴”
时间:2021-04-07 来源:亚博网页版 浏览量 94345 次
本文摘要:被用作工业过程监视的超低延期通信。

被用作工业过程监视的超低延期通信。边缘计算准则和的组织新的IT计划必须是准则和最佳做法,在初始阶段通常由具有不同议程的多个组和联盟组成(虽然成员没有根本区别)。

边缘/雾的计算也不值得注意。雾计算是Cisco构建的术语,由OpenFog Consortium反对,Arm、Cisco、戴尔、英特尔、微软公司和普林斯顿大学的边缘实验室于2015年正式成立。其愿景宣言(部分)的内容如下:我们的工作定义了分布式计算、网络、存储、控制和资源的结构,反对物联网边缘的智能,包括自我感觉的机器、物体、设备和智能对象。

OpenFog成员还识别和开发新的运营模式。最后,我们的工作有助于下一代物联网的构建和部署。边计算由EdgeX Foundry展开。这是Linux基金会托管的开源项目。

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EdgeX Foundry的目标还包括构建和部署将EdgeX计算为综合物网络边缘的标准化平台。证书EdgeX组件用于保证互操作性和兼容性。获得构建基于EdgeX的物质网络边缘解决方案的工具,并与相关的开源项目、标准组织和行业联盟合作。根据EdgeX Foundry的诸说,“这个项目的最好之处是嵌入式PC、集线器、网关、路由器、本地服务器等边缘节点,问题分散物网络雾中东西南北相互作用的重要互操作性挑战建筑。

》EdgeX Foundry的技术指导委员会还包括IOTech、ADI、Mainflux、戴尔、Linux基金会、三星电子、VMWare和Canonical的代表。这个领域还有另外两个行业机构。日本集中的EdgeCross联盟是由OMRon公司、Advantech、NEC、IBM Japan、Oracle Japan、Mitsubishi Electric于2017年11月成立的。

工业互联网联盟由AT&T、思科、通用电气、英特尔和IBM于2014年正式成立。边缘计算指数:从边缘到企业Futurum Research,2017年末对500多家北美企业(500~50,000名员工)进行了调查,找出了边缘计算中程序的使用和部署、投资意图等。Futurum回答说,所有回答者都影响了边缘计算的投资决定。

其中41.8%为“运营者”,25.6%为“董事、经理、团队领导”水平。但是,只有8.6%的人被归类为“继续执行、高级管理层、所有者、伙伴”。据Futurum的报告,约四分之七十二.7 % )的公司已经执行或正在执行边缘计算战略。

另外,所有人(93.3% )都希望在今后12个月内计算投资边缘。数据: futurumresearch/chart:zdnetfuturum还在2018年制定了标准化的数字变革指数,将68%的企业分类为“领导”和“用户”类别。因此,72.7%的受访者已经投资于边缘计算,这对于精通技术的企业来说是一个热门话题。

但是,Futurum认为:“93.3%的企业在今后12个月内在投资边缘计算的热情无法与他们的投资规模相比。” 如果被问到边缘计算数据流在业务流程中的重要性,Futurum的回答者之间的气氛依然存在,71.8%的回答者说“极其”(22.2% )或“足够”(49.6% ) :数据: Futurum 对Futurum的回答者来说,被称为“提高了应用程序的性能”,然后是“动态分析/数据流”:数据: Futurum Research/Chart:ZDNet公司将这些优先顺序作为运营效率市场需求的体现 研究公司表示,只有15.6%的Futurum受访者将边缘计算和云计算分开,这一要求一般受数据和系统安全问题的影响,侧重于分区操作。因此,近64%(63.9% )已经部署了(28.3% )或(35.6% )边缘/数据中心分析解决方案,而且20.5%的人没有确认是将这些功能人员分组还是分离) 2018年雾计算未来发展2017年12月,OpenFog Consortium调查了61个成员组织的雾计算状态,印象深刻的是70%的CEO意识到他们看到的雾计算在变化。

根据2018年的雾计算,支出大幅减少(40% )或一定(51% ),只有5%的回答者真正增加了。提案主要以研发部门(51% )为基础,大部分以物联网的应用为主要关注领域(70% )。安全性是OpenFog回答者中最受关注的问题(32% ),其次是对早期/实证的技术、互操作性、不具体的投资收益率的担忧。

雾计算的主要驱动因素是延期和比特率问题。回答者预计制造业、智能城市、交通运输将成为使用雾计算的顶级行业,其次是能源、医疗、智能家居。在主要供应商的边缘/雾计算中,能够从云数据中心突破动作阻抗,因此云巨头采取措施避免这些动作阻抗脱离轨道,根据亚马逊AWS,亚马逊2016年re AWS Greengrass基于公司现有的物联网和Lambda (无服务器计算)产品,将AWS扩展到了间歇连接的边缘设备。

“利用AWS Greengrass,开发人员需要从AWS管理控制器向连接的设备添加AWS Lambda函数。此外,AWS Greengrass还包括AWS物联网消息和实时功能,允许设备在不连接到云的情况下向其他设备发送消息”,亚马逊做出了响应“AWS Greengrass允许客户在有意义的时候依赖云,在有意义的时候自己继续执行任务,在有意义的时候互相聊天。AWS-Greengrass当然,这些是“智能”的边缘设备。greengrass至少需要1GHz的计算(Arm或x86 )。

用作128MB的RAM、操作系统、消息吞吐量和AWS Lambda继续运行的附加资源。根据亚马逊的诸说,“Greengrass Core可以用各种设备运营,从Raspberry Pi到服务器级设备”。

Microsoft从2017年6月开始在Microsoft的BUILD 2017开发者会议上发售Azure IoT Edge,允许云的动作阻抗集装箱化,在从Raspberry Pi到工业网关的智能设备上使用本地Azure IoT Edge包括三个组件: IoT Edge模块、IoT Edge操作环境和物联网中心。IoT Edge模块是运行Azure服务、第三方服务或自定义代码的容器。部署到IoT Edge设备上,本地继续运行。

IoT Edge生产环境是针对每个IoT Edge设备运行的,用于管理部署的模块。IoT Hub是一个基于云的接口,用于远程监视和管理IoT Edge设备。

以下是不同的Azure IoT Edge元素是如何分组的:随着Azure-IOT-edge全面上市,微软公司减少了新功能,以Azure IoT Edge为例,其中包括开放补充部署,安全,管理服务,修改的开发者体验。谷歌于2018年7月宣布,将推出Edge TPU和Cloud IoT Edge这两种大规模开发和部署的智能连接设备产品。

Edge TPU是专用的小型ASIC芯片,被设计为在边缘设备上运营TensorFlow Lite的机器学习模式。Cloud IoT Edge是将谷歌云服务扩展到物联网网关和边缘设备的软件堆栈。Cloud IoT Edge有三个主要组件。运行网关级设备(至少一个CPU )时,从边缘数据中智能地保存、切换、处置和提取,同时开始与Google其他云IoT平台进行互操作。

使用Edge IoT Core时,边缘设备可以安全地连接到云。Edge ML是基于TensorFlow Lite运营的,用于事前训练的模型继续执行机器学习推理小说。Googlecloud-iot-edge在撰写本文时(2018年9月),Edge TPU和Cloud IoT Edge处于阿尔法测试阶段。

结束语边缘/雾计算切换是计算中定期重新发生的焦点之一。例如,从大型机到台式机、本地数据中心和云数据中心。

现在我们正在研究现有要素的混合和数十亿的智能物网络设备,通过网关和节点之间的“雾”连接起来。设备的连接仍然是妨碍这种变化的瓶颈,但随着5G移动网络的频繁出现,这种情况发生了很大的变化。从对物联网数据流的及时分析中受益的行业部门对边缘/雾的计算感兴趣。

因此,技术堆栈的所有级别的提供商都有很大的机会。随着更多数据的分解、处置和存储朝着更好的方向发展,围绕基础架构管理和数据安全、隐私和管理的问题变得比现在更重要。让我们期待这些问题尽快得到解决。via ZDNET .相关文章:推出了通过边缘计算开发——云计算制造商的新游戏规则! 边缘计算:与云有关吗? 从IEEE Fellow到创业公司CEO,刘江川射击了“计算缘分”的版权文章,发布了许可禁令。

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