边缘计算代替云计算?物联时代新标志

安防知识网 麻雀 中字

越来越多的机器及物体正在接入互联网中,这对过去几十年来人们熟悉的设计架构形成了巨大的挑战,面对后端存储性能及处理效率的压力,越来越多的企业正在努力将计算资源投入到网络边缘,这在车联网、智慧工厂、智能安防等领域已经成为趋势。

边缘计算代替云计算?物联时代新标志

换句通俗的话讲,在某些行业的应用中,需要高度实时的智能判断及分析,不能等待云端的响应,催促了边缘计算的快速落地。据市场调研公司Markets and Markets的数据显示,预计该市场规模将从2017年的15亿美元,未来五年(2022年)将增长到67亿美元。与此同时,不少IT及ICT(如微软、通用电气)等巨头、新创企业都纷纷加大投入,瞄准这一市场进行狙击。   在边缘计算的架构中,一切数据都可以在采集设备现场或者附件得到处理与分析,不再依赖后端的云或者数据中心,不仅降低后端的压力,也减少了传输的成本。通过新的架构,用户不仅能获得实时计算并分析数据的享受,也能减少对云或服务器的依赖,这也能帮助用户真正实现更多个性化的移动应用的推广。

据Gartner Research指出.,联网设备的数量正在激增,到2020年将由2017年的84亿部增至204亿部。Gartner还补充称,到2021年,40%企业的边缘计算策略将就位,而2017年这一比例仅有1%左右。

边缘计算除了满足新兴领域如自动驾驶的需求外(解决汽车无法连接到云的问题,实现更实时的驾驶判断),在传统的安防领域一样受到厂商的追捧。从2016年宇视科技提出智能链计算(将把算法依据各自不同芯片所长,分别分布到IPC芯片、CPU芯片、GPU芯片上,然后通过高速全媒体总线,打通算法和大数据之间的高速公路,提升算法准确度,同时屏蔽硬件资源对算法的差异,对智能算法统一提供计算资源并提供横向集群能力,实现同类计算资源的集合,解决纯后端方案性能和效率低的问题。),到2017年海康威视发布的AI Cloud体系架构(基于“云边融合”的AI Cloud由云中心、边缘域、边缘节点三部分构成,实现边缘计算+云计算的有机融合,将AI算力注入边缘,赋能边缘智能实现快速、高效的感知;云端则聚焦AI数据的全局性分析认知,两者以视频AI数据为核心相辅相成,能够充分发挥边缘计算敏捷性和云端大数据计算全局性的优势)等,都可以视为是安防厂商在边缘计算的探索。

据初创企业Vapor IO的总裁兼首席运营长Don Duet称,通常情况下,从产生数据的设备端将数据传输到云供应商再传回需要150-200毫秒。他还表示,在设备附近布置服务器或网关能将这一过程的时间缩短至2-5毫秒,可显著改善像医疗、联网汽车和智能城市这些关键应用领域的性能表现。

可以肯定地认为,边缘计算解禁物联网海量终端的连接和管理,新的架构将改变人们对于万物互联的认知。IDC预测到2020年,全球将有300亿终端/设备连接到互联网,其中,一半的数据将会在网络的边缘被分析,处理和存储。其主要的价值在于海量的连接和自动化网络运维管理、实时的连接和服务、统一的数据语义和建模、边缘智能化和服务的创新、设备、网络、数据、应用的安全和隐私的保护。

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