边缘计算

边缘计算如何工作以及为什么它是一个游戏规则的改变者

什么是边缘计算?

边缘计算是在网络边缘进行的数据处理,以减少延迟并降低对云计算和数据中心资源的需求。边缘计算发生在智能设备中--就在传感器和其他仪器收集和处理数据的地方--在设备连接到物联网(IoT )并发送数据供企业应用和人员进一步使用之前加速处理。

边缘计算增长的主要原因是效率。所有这些收集到的数据都需要在某个地方进行处理。而随着IoT 数据量的增加,越来越多的处理是在边缘进行的。今天的连接设备更加智能,使得有能力对 "边缘人工智能"--边缘人工智能--进行编程,这是边缘智能的一个增长趋势。

凭借在快速发展的IoT 行业几十年的经验,Digi拥有完整的产品,可以利用边缘计算功能优化IoT 应用。

只提供重要的数据

在IoT ,大量的数据被收集在网络边缘,但并非所有的数据都是有用的。平均而言,大多数监测数据往往是标准的 "心跳 "数据。如果数据没有明显的变化,那就意味着事情运作良好。例如,将数小时的数据发送到一个遥远的数据中心,显示一台机器的生命体征没有变化,这就没有意义了。

在过去,公司会将所有的监测数据发送到云端或企业数据中心进行处理、分析和存储。然而,随着IoT ,数据量的增长使得这种方法不切实际。这就是边缘计算进入画面的地方。

边缘计算在靠近数据发源地的地方进行处理。这可以大大减少甚至消除将数据传输到云或企业数据中心所需的带宽成本。有些应用确实需要在边缘检查数据。然后,一个智能或人工智能支持的边缘计算过程可以立即评估情况是否需要实时响应,或将其发送到数据中心进行分析。

在边缘收集的数据大致可分为三种类型。

  1. 它不需要进一步的行动,也不需要储存。
  2. 应保留它,以便日后分析和/或保存记录
  3. 它要求立即作出反应

边缘计算的任务是区分这些类型的数据,确定需要何种级别的响应并采取相应的行动。在大多数情况下,在收集数据的边缘执行这些功能要有效得多。

当异常数据出现时,可能需要采取行动。边缘计算由于其物理上的接近性和由此产生的低延迟,可以对本地事件作出近乎实时的反应。不需要从边缘到云端再返回的数据往返。此外,减少网络上的数据流可以大大节省带宽,从而大大降低网络成本,特别是对于无线蜂窝连接。

Digi Solutions for Edge Compute

Digi提供广泛的产品选择,用于在应用中建立边缘智能,并以高性能的连接方式连接边缘设备。

Digi Embedded Systems forIoT
系统模块,如 Digi ConnectCore® 8Xconnectcore-8x.jpg 提供多个处理单元,在网络边缘执行人工智能和计算机视觉任务。强大的GPU和CPU内核可以运行神经网络,并支持OpenCL/OpenCV,用于机器学习和机器视觉应用,从而在边缘以低功率实现实时性能。紧凑型(40 mm x 45 mm)Digi ConnectCore 8X,是基于恩智浦i.MX 8X应用处理器的系统模块(SOM),也具有以下优点 Digi SMTplus® 表面贴装的形式因素,在提高设计灵活性的同时降低了制造成本。
Digi XBee 3 蜂窝状模块
digi-xbee3-cellular-lte-cat-1.jpg这些智能调制解调器有MicroPython集成,使嵌入式开发人员能够完全控制其部署的设备的边缘计算功能的行为。如今,开发人员正在使用全方位的Digi XBee 工具,将业务逻辑集成到Digi XBee 3模块中,以极大地提高他们的IoT 项目的能力和效率。
Digi Routers and Gateways
无论是有线还是蜂窝电话,这些设备都发挥着边缘计算网关的功能,聚集数据,将其从模拟转换为数字,并在通过网络传输之前对其进行加密。 digi-ix20.jpg这时的数据量是最大的,特别是在数百个规模的传感器同时收集数据的用例中。出于这个原因,路由器还对数据进行过滤和压缩,以尽量减少带宽需求。 Digi路由器也可以脱机运行。例如,如果部署在远程地点,它们可以定期收集和存储数据,然后根据需要定期重新建立连接以传输信息。不需要与网络永久连接。
Digi Remote Manager®(远程管理器)。
digi-remote-manager-5-29-20-web.jpgDigi的IoT 设备管理平台使开发人员能够将边缘功能集成到他们的部署中。 有了Digi RM,团队可以通过固件更新迅速将边缘功能推送给他们的远程设备。 此外,Digi RM还与亚马逊网络服务和微软Azure等云和边缘平台集成,提供一个管理界面,整合从数据中心到边缘的整个计算堆栈。
 

边缘计算在行动 - 使用案例

IoT 的巨大扩展推动了边缘计算能力和用例的相应扩展。以下仅仅代表了不断增长的边缘计算应用的一小部分。

  • 制造业。工业环境中的自适应诊断可以提高机器和设备的正常运行时间,减少服务费用。边缘计算机生成的错误代码与历史维修信息相结合,可以为技术人员提供背景,加快故障排除和维修。
  • 智能城市。边缘计算使公共建筑和设施得到监控,以提高照明、供暖等方面的效率。在交通管理应用中,摄像头和信号灯可以改善安全和交通流。在不久的将来,接近零延迟的自动驾驶汽车将是实时边缘计算最明显和最引人注目的例子。
  • 医疗保健。可穿戴设备可以存储心率、温度和其他指标的信息,然后提供用药提醒。此外,边缘计算使开发者能够确保敏感数据,如医疗图像,不离开设备,以加强安全和隐私。
IoT 边缘
 

生活在边缘

2018年,只有不到10%的企业数据是在边缘创建和处理的。分析公司Gartner预计,到2025年,这个数字将达到75%。1因此,很多现在还没有使用边缘计算的企业,很快就会使用。

对于一个成功的边缘计算解决方案,重要的是要选择足够耐用的设备,以便在恶劣的边缘环境中长期--通常是多年--可靠地运行。同样重要的是,要与拥有经验和专业知识的合作伙伴合作,以组装构成这种解决方案所需的硬件和软件。

Digi可以在边缘计算规划和部署的任何方面帮助你,从确定战略,到边缘智能编程,到构建你的解决方案。请与我们联系,开始对话。



1Rob van der Meulen,"边缘计算有望提供近乎实时的洞察力并促进本地化行动,"Smarter with Gartner,2018年10月3日,https://www.gartner.com/smarterwithgartner/what-edge-computing-means-for-infrastructure-and-operations-leaders/
 

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边缘计算如何补充蜂窝网络连接

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