2024年邊緣計(jì)算平臺(tái)發(fā)展趨勢(shì)

邊緣計(jì)算通過(guò)在更靠近源頭的地方處理數(shù)據(jù)來(lái)解決傳統(tǒng)云計(jì)算的局限性。這種方法可以最大限度地減少延遲、減少帶寬使用量并增強(qiáng)敏感數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。從本質(zhì)上講,邊緣計(jì)算改變了數(shù)據(jù)處理方式,使應(yīng)用響應(yīng)更快、更高效。

本文來(lái)自千家網(wǎng)。

聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的快速普及和數(shù)據(jù)的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)推動(dòng)了計(jì)算范式的演變。邊緣計(jì)算將計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)帶到了更靠近需要的位置,已成為滿(mǎn)足現(xiàn)代應(yīng)用需求的關(guān)鍵技術(shù)。展望2024年及以后,邊緣計(jì)算平臺(tái)將在實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理、減少延遲和提高物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)效率方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。本文探討了邊緣計(jì)算平臺(tái)的最新發(fā)展及其對(duì)各個(gè)行業(yè)的潛在影響。

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邊緣計(jì)算的本質(zhì)

邊緣計(jì)算通過(guò)在更靠近源頭的地方處理數(shù)據(jù)來(lái)解決傳統(tǒng)云計(jì)算的局限性。這種方法可以最大限度地減少延遲、減少帶寬使用量并增強(qiáng)敏感數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。從本質(zhì)上講,邊緣計(jì)算改變了數(shù)據(jù)處理方式,使應(yīng)用響應(yīng)更快、更高效。

邊緣計(jì)算的主要優(yōu)勢(shì)

1.降低延遲:通過(guò)在本地處理數(shù)據(jù),邊緣計(jì)算可顯著減少向云端發(fā)送和從云端接收數(shù)據(jù)所需的時(shí)間。這對(duì)于需要實(shí)時(shí)決策的應(yīng)用(例如自動(dòng)駕駛汽車(chē)、工業(yè)自動(dòng)化和醫(yī)療監(jiān)控)至關(guān)重要。

2.帶寬優(yōu)化:邊緣計(jì)算最大限度地減少了需要傳輸?shù)郊惺綌?shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)量,從而優(yōu)化了帶寬使用率。這對(duì)于生成大量數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備尤其有益。

3.增強(qiáng)安全性和隱私性:在邊緣處理數(shù)據(jù)可降低傳輸過(guò)程中數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn),并可以更好地控制敏感信息。這對(duì)于醫(yī)療保健、金融和其他處理機(jī)密數(shù)據(jù)的領(lǐng)域的應(yīng)用至關(guān)重要。

2024年領(lǐng)先的邊緣計(jì)算平臺(tái)

多個(gè)邊緣計(jì)算平臺(tái)正在推動(dòng)各個(gè)行業(yè)的創(chuàng)新和采用。這些平臺(tái)提供必要的基礎(chǔ)設(shè)施、工具和服務(wù),以有效地部署、管理和擴(kuò)展邊緣應(yīng)用。

1.AWS IoT Greengrass

概述:AWS IoT Greengrass將Amazon Web Services(AWS)功能擴(kuò)展到邊緣設(shè)備,允許它們?cè)诒镜貙?duì)其生成的數(shù)據(jù)采取行動(dòng),同時(shí)利用云進(jìn)行管理、存儲(chǔ)和分析。

主要特征:

本地執(zhí)行:使邊緣設(shè)備能夠運(yùn)行AWSLambda函數(shù)、根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型執(zhí)行預(yù)測(cè)并過(guò)濾設(shè)備數(shù)據(jù)。

無(wú)縫集成:與AWSIoTCore、AWSLambda和AmazonS3等AWS服務(wù)集成,促進(jìn)混合云邊緣架構(gòu)。

安全性:提供內(nèi)置安全功能,包括加密和訪問(wèn)控制,以保護(hù)數(shù)據(jù)和設(shè)備。

應(yīng)用:AWSIoTGreengrass用于智能家居、工業(yè)自動(dòng)化和聯(lián)網(wǎng)汽車(chē),這些領(lǐng)域本地?cái)?shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)響應(yīng)至關(guān)重要。

2.Microsoft AzureIoT Edge

概述:AzureIoT Edge是一項(xiàng)完全托管的服務(wù),可將云智能擴(kuò)展到邊緣設(shè)備。它允許開(kāi)發(fā)人員將AI、分析和自定義邏輯部署到物理設(shè)備,確保高性能和響應(yīng)能力。

主要特征:

邊緣模塊:支持將容器化模塊(包括Azure服務(wù)、第三方服務(wù)或自定義代碼)部署到邊緣設(shè)備。

邊緣人工智能:支持在本地執(zhí)行人工智能模型,減少延遲并增強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的響應(yīng)能力。

跨平臺(tái)支持:可在各種操作系統(tǒng)上運(yùn)行,包括Windows和Linux,提供部署靈活性。

應(yīng)用:AzureIoT Edge廣泛應(yīng)用于制造業(yè)、零售業(yè)和醫(yī)療保健等行業(yè)的預(yù)測(cè)性維護(hù)、實(shí)時(shí)分析和智能邊緣設(shè)備。

3.Google CloudIoT Edge

概述:Google CloudIoT Edge將GoogleCloud的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)處理功能引入邊緣設(shè)備。它允許設(shè)備預(yù)處理數(shù)據(jù)、運(yùn)行AI模型并在本地立即采取行動(dòng)。

主要特征:

EdgeTPU:利用Google的邊緣張量處理單元(TPU)在邊緣進(jìn)行高性能機(jī)器學(xué)習(xí)推理。

數(shù)據(jù)預(yù)處理:允許在將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端之前進(jìn)行本地?cái)?shù)據(jù)過(guò)濾、聚合和轉(zhuǎn)換。

可擴(kuò)展性:提供用于管理大量設(shè)備和無(wú)縫部署更新的工具。

應(yīng)用:Google CloudIoT Edge用于需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用,例如智能城市、自動(dòng)駕駛汽車(chē)和零售分析。

4.NVIDIA Jetson

概述:NVIDIA Jetson是領(lǐng)先的邊緣AI平臺(tái),提供針對(duì)深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和高性能計(jì)算任務(wù)優(yōu)化的強(qiáng)大GPU。

主要特征:

AI性能:借助NVIDIAGPU提供卓越的AI性能,使其成為計(jì)算密集型任務(wù)的理想選擇。

開(kāi)發(fā)人員工具:提供全面的工具和庫(kù),包括CUDA、cuDNN和TensorRT,以加速AI開(kāi)發(fā)。

可擴(kuò)展性:支持各種設(shè)備,從小型、低功耗模塊到高性能電路板,實(shí)現(xiàn)各種邊緣應(yīng)用的可擴(kuò)展性。

應(yīng)用:NVIDIA Jetson廣泛應(yīng)用于機(jī)器人、自主機(jī)器和智能監(jiān)控系統(tǒng)等需要先進(jìn)AI處理的領(lǐng)域。

邊緣計(jì)算的未來(lái)

邊緣計(jì)算的未來(lái)是光明的,有幾種趨勢(shì)和進(jìn)步正在塑造其發(fā)展:

1.人工智能集成:人工智能與邊緣計(jì)算的集成將繼續(xù)增長(zhǎng),從而實(shí)現(xiàn)更加智能和自主的邊緣設(shè)備。人工智能模型將在云端進(jìn)行訓(xùn)練并部署在邊緣,提供實(shí)時(shí)洞察和行動(dòng)。

2.5G連接:5G網(wǎng)絡(luò)的推出將通過(guò)提供更快、更可靠的連接來(lái)增強(qiáng)邊緣計(jì)算的能力。這將支持需要高帶寬和低延遲的應(yīng)用程序,例如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)和虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)。

3.邊緣到云的連續(xù)性:邊緣和云環(huán)境的無(wú)縫集成將變得更加普遍,從而實(shí)現(xiàn)利用兩者優(yōu)勢(shì)的混合架構(gòu)。數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)將根據(jù)應(yīng)用需求動(dòng)態(tài)分布。

4.行業(yè)應(yīng)用日益廣泛:邊緣計(jì)算將在醫(yī)療保健、制造業(yè)和運(yùn)輸業(yè)等行業(yè)得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用,這些行業(yè)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和決策至關(guān)重要。邊緣解決方案將推動(dòng)這些行業(yè)的效率、創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)力。

總結(jié)

邊緣計(jì)算平臺(tái)有望在2024年及以后徹底改變我們處理和分析數(shù)據(jù)的方式。通過(guò)使計(jì)算更接近數(shù)據(jù)源,這些平臺(tái)可以提高性能、減少延遲并提高各種應(yīng)用的安全性。隨著人工智能、5G和其他技術(shù)的不斷發(fā)展,邊緣計(jì)算將在行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能互聯(lián)系統(tǒng)的發(fā)展中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。無(wú)論是在智慧城市、自動(dòng)駕駛汽車(chē)還是工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域,邊緣計(jì)算都將釋放新的可能性并推動(dòng)下一波創(chuàng)新。

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