前不久,Gartner发布了2019年十大战略科技发展趋势,边缘计算位列其中,被预测将成为具有巨大颠覆性潜力的战略技术。根据预测显示,到2022年,边缘计算将成为所有数字业务的必要需求。40%的大型企业将在2021年的项目中纳入边缘计算原则,而在过去大概只有不到1%的企业会实施。

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提起云计算,大家已经非常熟悉了,而边缘计算是什么?这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据,“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。

数据量正在呈爆发式增长,物联网系统厂商要考虑问题是如何高效地处理海量的数据?云计算模式已不能完全满足万物互联的需要,而由此衍生出来边缘计算概念正在成为新的趋势。

边缘计算更像是云计算的补充和发展,两者相互之间无法替代。

谈应用不谈概念

工业互联网是边缘计算最先落地,也是最具有代表性的一个应用场景。在智能工厂内,许多系统可以通过将边缘节点与雾计算结合起来实现自动化,包括生产设备、环境控制、压缩空气系统、冷却剂循环、电力和其他电源等。

目前边缘计算在工业中的应用体现在以下几个方面:

设备保护

随着IT技术和工业技术的融合发展,现场机器设备不断升级,并拥有了一些运算的能力,例如智能水泵可以利用边缘计算进行基本的分析,设定系统安全的阈值,如果设备超限就执行泵关闭的动作。

性能监控

机器运行的效率影响到工厂整体的产出,所以通常设备厂商会对其机器进行实时的监控,那么采用边缘计算可以实时得到数据和及时解决现场的问题。

预测性维护

通过本地的边缘计算融合网关可以提供数据分析能力,第一时间发现设备潜在故障。同时提供本地存活,一旦与云端联接故障,数据可以本地保存,联接恢复后,本地收敛数据自动同步到云端,确保云端可以对每部电梯形成完整视图。

Eg:德国制造商ThyssenKrupp在全球有超过100万台电梯,他们已经在使用边缘计算+IoT云平台来预测电梯何时可能故障,并提前进行预防措施。

要提高工厂的效率,通常需要对整个生产过程进行评估和优化,从产品设计、材料采购、制造、销售和物流等环节都要进行分析。边缘计算可以在短时间内从多个来源获取数据,并进行分析整理,可以适应业务系统中的供应链优化计划。

此外,边缘计算的应用还包括车联网/自动驾驶、AR/VR、视频监控与智能分析、智慧水务等等领域。

边缘自动化设备蓬勃发展

边缘计算设备需要具备采集边缘数据、智能的运算能力和可操作的决策反馈,除了各大巨头纷纷发力边缘计算,知名企业包括AWS、思科、华为、IBM、英特尔、微软等,自动化企业也是不甘示弱。

例如,ABB开发了一种紧凑型传感器,该传感器连接到低压异步电动机上,无需布线。智能传感器使用车载算法把电机的健康信息(通过智能手机和互联网)传输到一个安全的服务器,以部署其它智能服务。

研华推出了IoT边缘智能服务器(EdgeIntelligenceServer,EIS),它能把不同工业协议收集起来的数据转换成MQTT协议传输到云端,然后再做一些数据分析或应用的处理。

还有,艾默生可以通过精确的交流声水平和温度数据实现阀门的可视性。此外,监控传输设备的数据可以通过无线网络传输,实现事件状态和泄漏检测。

边缘计算的大戏才刚刚开始

5G除了对各行业带来的影响,对传统的IT计算模式也带来了很大的影响。随着5G日臻成熟,不断扩展的边缘计算环境将为集中式服务带来更加稳健的通信支持。边缘计算作为5G演进中不可或缺的环节,在物联网的蓬勃发展下也迅速向物联网应用领域延伸。

如果到2020年,全世界40%以上数据需要在边缘进行分析、处理和存储,就非常有必要从现在开始着手解决技术应用中的各种问题,及时排除难题,达成更好的发展共识,真正提升网络的用户体验。

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