邊緣計算的本質(zhì)

自動化事實上是一個以“控制”為?？刂剖腔凇靶盘枴钡?，而“計算”則是基于數(shù)據(jù)進行的，更多意義是指“策略”、“規(guī)劃”，移動邊緣計算設(shè)備，因此，它更多聚焦于在“調(diào)度、優(yōu)化、路徑”。就像對的高鐵進行調(diào)度的系統(tǒng)一樣，每增加一個車次減少都會引發(fā)調(diào)度系統(tǒng)的調(diào)整，它是基于時間和節(jié)點的運籌與規(guī)劃問題。邊緣計算在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用更多是這類“計算”。簡單地說，傳統(tǒng)自動控制基于信號的控制，而邊緣計算則可以理解為“基于信息的控制”。值得注意的是，邊緣計算、霧計算雖然說的是低延長，浙江邊緣計算設(shè)備，但是其50mS、100mS這種周期對于高精度機床、機器人、高速圖文印刷系統(tǒng)的100μS這樣的“控制任務(wù)”而言，仍然是非常大的延遲的，邊緣計算所謂的“實時”，從自動化行業(yè)的視角來看——很不幸，依然被歸在“非實時”的應(yīng)用里的。

如何理解邊緣計算

近年來，大數(shù)據(jù)、云計算、智能技術(shù)的快速發(fā)展，給互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)帶來了深刻的變革，也對計算模式提出了新的要求。大數(shù)據(jù)時代下每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量急增，而物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用背景下的數(shù)據(jù)在地理上分散，智能交通邊緣計算設(shè)備，并且對響應(yīng)時間和安全性提出了更高的要求。云計算雖然為大數(shù)據(jù)處理提供了很高的計算平臺，但是目前網(wǎng)絡(luò)帶寬的增長速度遠遠趕不上數(shù)據(jù)的增長速度，網(wǎng)絡(luò)帶寬成本的下降速度要比 CPU、內(nèi)存這些硬件資源成本的下降速度慢很多，同時復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境讓網(wǎng)絡(luò)延遲很難有突破性提升。因此傳統(tǒng)云計算模式需要解決帶寬和延遲這兩大瓶頸。在這種應(yīng)用背景下，邊緣計算應(yīng)運而生，并在近兩年得到了研究者的廣泛關(guān)注。

邊緣計算中的邊緣指的是網(wǎng)絡(luò)邊緣上的計算和存儲資源，這里的網(wǎng)絡(luò)邊緣與數(shù)據(jù)中心相對，無論是從地理距離還是網(wǎng)絡(luò)距離上來看都更貼近用戶。邊緣計算則是利用這些資源在網(wǎng)絡(luò)邊緣為用戶提供服務(wù)的技術(shù)，使應(yīng)用可以在數(shù)據(jù)源附近處理數(shù)據(jù)。如果從仿生的角度來理解邊緣計算，我們可以做這樣的類比：云計算相當于人的大腦，邊緣計算相當于人的神經(jīng)末端。

邊緣計算的應(yīng)用

邊緣計算在智慧城市的建設(shè)中有豐富的應(yīng)用場景。在城市路面檢測中，在道路兩側(cè)路燈上安裝傳感器收集城市路面信息，F(xiàn)PGA邊緣計算設(shè)備，檢測空氣質(zhì)量、光照強度、噪音水平等環(huán)境數(shù)據(jù)，當路燈發(fā)生故障時能夠及時反饋至維護人員。在智能交通中，邊緣服務(wù)器上通過運行智能交通控制系統(tǒng)來實時獲取和分析數(shù)據(jù)，根據(jù)實時路況來控制交通信息燈，以減輕路面車輛擁堵等。在無人駕駛中，如果將傳感器數(shù)據(jù)上傳到云計算中心將會增加實時處理難度，并且受到網(wǎng)絡(luò)制約，因此無人駕駛主要依賴車內(nèi)計算單元來識別交通信號和障礙物，并且規(guī)劃路徑。EdgeOSc 是一種基于邊緣計算的面向智慧城市的系統(tǒng)級操作系統(tǒng)，它分為３個部分，底層的數(shù)據(jù)感知層、中間的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)層和頂層數(shù)據(jù)應(yīng)用管理層。該操作系統(tǒng)可以有效管理智慧城市中的多來源數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)共享的范圍和深度，以實現(xiàn)智慧城市中數(shù)據(jù)價值的大化。

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