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当前物联网应用中,边缘计算还存在这些问题!

(2020-07-17 18:23:51)

人工智能的三大基础是“算力”、“算法”及“数据”。这三大基础归并在一起就是“计算”,计算的能力、计算的方法、计算的对象,所以它起步、发展都在互联网的云端。

当前物联网应用中,边缘计算还存在这些问题!
当前物联网应用中,边缘计算还存在这些问题!

(1)实时控制

云计算虽好,但边缘侧被动等待数据中心的反馈并不满足实时、快捷反应的要求。反应时间为整个传输链路各种媒体传输延迟之和再加上每级的处理时间之和。传输链路从物联网测控节点到层叠网关、通信服务器到云平台,存储、运算处理后再经通信服务器、层叠网关返回到控制节点反应控制。如果再加上部分环节的安全审核,整个反应时间太长了。对于无人驾驶、机器人手术等应用是决不能容忍的。

(2)不满足隐私保密性的需求

基于网络边缘的隐私保护远远优于传统的集中数据存储服务。数据传输到云端,并被存放到云端,容易被不法分子截获、窜改、盗卖、控制和利用。所以在一些安防物联网中,隐私、控制等数据都希望尽量少传送,并直接存放在边缘物联网节点上。

(3)不满足安全分散的需求

物联网源自分布式测控系统,它本身提倡的就是安全分散,现在利用云平台实现人工智能就回归老路成了集中控制系统。木桶效应,一旦整个环节只要有任何一点出问题(断电、断网),反应控制就会失败。

(4)边缘数据激增

物联网已成工业互联网的测控末端。大量环境、工况传感器的应用,使得边缘端的数据量在激增。据Gartner预测,相比云计算,未来6年,企业在传统数据中心或云端之外生成的边缘侧数据将多达75%。

(5)无效传输太多

物联网边缘端的数据量在激增。相比云计算处理,边缘侧采集的原始数据,如环境感知、工况感知等数据,很多都是无效数据、不需存储的数据和运算完即可扔的数据,这部分会达到总数据的50%~75%,它们的传输均算无效传输。无效传输加重了网络的负荷压力。

所以要求将部分存储、运算功能边缘化、碎片化,由身处网络中心的云平台推向通信服务器,甚至推向测控节点。这种新兴的边缘计算是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点移往网络逻辑上的边缘节点来处理。它是将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。

同样,物联网经历了几十年的发展,已开始具备进行边缘计算的能力。

(1)ARM架构处理器已完全取代MCS-51。物联网节点的算力大大提高:从8位升到32位;主频从12M升到100M;集成了各种通信接口,如以太网、CAN、WiFi等;ROM中开始固化控件,可直接调用以弥补运算指令的单薄。

(2)电子工程开发人员的能力已从纯硬件开发发展到具备硬件+软件开发能力,都已具备ARM裸机编程、通信编程和运算处理的能力。

(4)大量传感器(如环境传感器、工况传感器、安防传感器、监护传感器、视频传感器、语音输入传感器)的应用,可/待用于处理的数据呈几何级数增加。

(5)半导体事业的发展,芯片集成度的提高,传感器都演变为带通信接口的智能传感器、复合传感器。单纯的测控节点已升级为综合性功能模块,并被大量采用。

当前,运用边缘计算的物联网实际案例不少,如:

(1)AI测温

(2)安防机器人

(3)智能家居中的嵌入式语音识别

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