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云端服务龙头Amazon每年冬天在美国拉斯维加斯举行的re:Invent全球用户大会上,都会发表最新云端产品服务,去年却突然大转变,开始说要重视边缘计算(Edge Computing),甚至还罕见一口气推出三款非云端产品。还不到半年,另一家云服务竞争对手微软也在今年Build 2017开发者大会开始大谈边缘计算的重要性,甚至连微软执行长Satya Nadella都直接喊出要做一个聪明边缘计算装置。前不久才宣布5年要重砸20亿欧元投资IoT的云端ERP商用软体巨头SAP去年也重金买下了一家义大利企业级IoT平台供应商Plat.One,就是为了要布局边缘计算。即便是以前极力拥护云端的一些主要云端大厂,最近也都突然大转变,开始重视边缘计算,因为这些云端厂商突然发现了自己的局限,惊觉只做云端产品还不够,云端的手无法伸向地面的云,所以还要推出非云端产品,要把自己的云端技术,布建到更靠近使用者附近的设备上。电信业最早嗅到边缘计算商机不过,赶在云端厂商发觉前,电信营运及设备商早从3年前,就已经开始将边缘计算视为是未来发展新世代5G行动网路的关键技术之一,因为是在电信基地台连接回程网路的近端,放置一台伺服器,以便将传回后端核心网路的资料拦截到伺服器上运算处理,所以这样的网路架构又称为行动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC),甚至还由欧洲电信联盟(ETSI)专门成立工作小组...
发布时间: 2018 - 06 - 19
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台湾工研院产业经济与趋势研究中心(IEK)定调2018年ICT产业的主轴为「AI on Earth, AI on Edge;人工智能 下凡入魂」,意指人工智慧焦点从云端运算,到边缘计算(Edge Computing),边缘计算趋势将在2018年开始显著影响产业、技术与产品的研发与设计方向。工研院IEK预估全球边缘计算市场规模,将从2017年的80亿美元成长至2022年的133亿美元,年平均成长率达到10.7%。工研院IEK指出,人工智慧发展初期主要由云端运算主导,但在网路频宽、通讯延迟、资料安全等限制因素下,运算任务需要转移至终端装置或就近的网路设备上,边缘计算因而兴起。展望2018年,在ICT基础环境的发展上也会有新关键议题浮现,包括以5G为基础的Cellular V2X(C-V2X)可望成为车联网的主流标准,区块链在2018年加速扩大应用范畴,工业物联网资讯安全重要性进一步提升,另一方面,人工智慧所带来的潜在道德问题,也引发各国政府开始介入制定规范。工研院IEK表示,从短期趋势面来看,全萤幕手机普及化将带来全新零组件发展方向;在中长期趋势上,量子电脑走出科幻小说,首见商业运转,值得相关产业持续关注。IEK定调今年十大ICT十大产业关键议题分别是「AI边缘计算专用晶片成产业焦点,多元分众为主要趋势」、「AI边缘计算趋势下,五大终端载具成首波落地目标」、「AI边缘计算架构,带动新兴...
发布时间: 2018 - 06 - 19
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边缘计算(edge computing,强调把运算下放到更靠近用户装置的边缘节点进行的运算模式)。去中心化和边缘计算的契机很简单:科技大厂独佔的大数据分析云端运算,已经出现了瓶颈:一来,市场上只有Google与Facebook等级的科技巨头,可以透过搜集的海量数据进行分析、赚钱。然而,Facebook使用者数据被第三方窃取滥用的丑闻,让资料被科技巨头集中掌握、「过度中心化」的风险突然升高。二来,红了好一阵子的云端运算,并没有给IoT(物联网)用户带来好的使用者体验,反倒因为大量的资料得统一运到云端进行运算,网络回传时间延迟,造成体验不好的情况。这两个因素的同时出现,让去中心化和边缘计算成为了新一代风口。去中心化的概念,除了反应在数据的下放(未来不同企业蒐集不同数据,但可透过安全机制共享数据,达到优化服务的目标)、运算的下放,也具体地反应在商业模式上。波兰起家的AI新创医疗服务公司Infermedica也正反映了这股趋势。Infermedica自我定位为「医生、护士的好帮手」,当任何人出现不舒服的症状时,可以透过Infermedica提供的网页、手机、聊天机器人,或者是用声控在Amazon Alexa或Microsoft Cortana中进行人工智能诊断服务,判断自己可能是哪些症状,再决定是否要紧急就医,还是自行休息。「当人们身体不舒服去google找资料、自我诊断的时候,往往会发生...
发布时间: 2018 - 06 - 19
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边缘计算有助于降低传统云端架构的运算负荷、提升边缘端的数据与资料处理能力,而传统架构的改变除大幅提升运算效率以及数据应用之外,更有机会进一步落实 AI 与 5G 等新兴技术发展,因此在 2017 年成为市场中热门技术议题,TrendForce 旗下拓墣产业研究院预估,2018 年至 2022 年全球边缘计算相关市场规模的年复合成长率(CAGR)将超过 30%。过往传统云端架构引领运算市场多年,并带动云端储存、大数据分析等新商机的崛起,但随着更大量、更即时的运算需求兴起,传统云端架构已逐渐无法负荷未来需求;边缘计算则是在如现场端设备、闸道器等边缘端,融合网络、运算、储存、自我管理等能力,并建立分散式架构,有助于实现设备于现场端的即时反应,并提升数据收集与进阶应用的效率,更能降低过往传统架构所造成的成本消耗。标准组织与供应链皆已积极布建生态系由于边缘计算将对市场造成架构与实质应用上的改变,许多标准组织积极订定标准,包括欧洲电信组织 ETSI 的多重接取边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)、OpenFog 的开放雾运算(Fog Computing)、中国厂商华为所主导的 Edge Computing Consortium,都积极且持续地发布参考架构与建立生态系。除此之外,产业链中的许多厂商也已开始自行推出边缘计算的解决方案,如云端大厂 Microso...
发布时间: 2018 - 06 - 19
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苹果针对iPhone打造的A11应用处理器,以及华为替旗下手机设计的Kirin 970应用处理器,都加入了人工智慧(AI)运算单元来进行运算。业界预期,今年的苹果A12应用处理器将进一步加强AI运算功能,将iPhone打造成AI边缘计算(edge computing)的最佳范例。而且在苹果带头下,三星、华为等手机厂将全面跟进边缘计算,智慧型手机内建AI运算核心将打开边缘计算市场大门。在万物即将相连的时代,大量资料的产生带动资料中心的蓬勃建置。放眼未来5∼10年当中,资料量将继续呈倍数成长,重视高传输、低延迟与广域连接的5G,以及边缘计算等运用将成关键性技术,并引领下一波智慧科技的发展。在此基础架构下,集邦科技记忆体储存研究(DRAMeXchange)指出,除各式处理晶片与感测器的需求将呈爆发性成长,协助运算处理的DRAM与资讯储存的NAND Flash等记忆体需求也将持续增温。在5G架构下,各种产品都可受惠于5G网路更广泛且密集的连线服务。而边缘计算在传统云端与终端装置间加入一层运算层,帮助撷取、过滤、彙整并进行即时分析资讯,并对装置端做出立即回应,省去所有资料都上传至云端的繁琐程序,同时也降低资料传输所产生的时间递延与资料储存成本。业者认为,边缘计算除了与5G技术相辅相成外,透过AI的学习运算,资料处理将会率先在终端产品的端点完成,以提供更优质的消费者体验。
发布时间: 2018 - 06 - 19
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随着笔记本电脑、平板电脑和智能手机的兴起,高度分布式架构最终演变为移动计算。但随着计算需求的日益增加,系统架构师开始将计算任务转移到云计算上,这样,他们就可以利用云计算几乎无限的计算能力和存储资源,并享受其带来的高可靠性和低成本。然而,并不是所有的应用都要在云端运行。事实上,随着设计师为运行在边缘设备的应用中添加越来越高级的智能,需要边缘设备能够对不断变化的环境条件作出更快的响应。例如,当一辆自动驾驶汽车驶入智能城市时,如果遇到交通信号灯变红,它就立即与云通信,确定是否停车。它必须采取紧急行动。这就需要独立做出决策,并快速定义一类新的边缘智能设备。使用语音或面部识别等技术,这些新设备将能够根据环境的变化,定制自己的功能。并且,通过应用机器学习和人工智能技术,这些设备将能够根据不断通过边缘计算收集的数据来学习、改变其操作。但是,使用云计算和仅将云计算用于处理和存储的智能系统截然不同。机器学习通常涉及到两种类型的计算工作负载。在训练中,系统从现有数据中习得新的能力。例如,系统通过手机和分析数千张面部图像来学习面部识别能力。因此,训练是计算密集型的,需要能够处理大量数据的硬件。另一种类型的计算工作负载,是通过识别模式和执行任务,将系统的功能应用于新数据。这使得系统能够随着时间的推移不断学习,并增长其智能。在边缘设备运行的系统不能在云端上进行推断。相反,它们需要利用机载计算资源来不断扩展其...
发布时间: 2018 - 06 - 19
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边缘计算产业联盟(Edge Computing Consortium,ECC)给出的定义是,边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台,边缘计算的目标是就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。边缘计算可以作为联接物理世界和虚拟世界的桥梁,数据在物理和虚拟世界之间的联接上实时流动,人们可以利用数据建立和优化对物理世界的认知,并在虚拟世界将物理认知模型化和数字化,再通过数字化模型指导物理世界更有效地工作。我们正在步入一个万物互联的时代,数据不仅仅来自数据中心,而是逐渐更多地来自边缘侧,比如通信基站、移动设备、智能家居、工业设备、可穿戴设备甚至城市建筑等,包括不计其数的传感器。随着各类设备大规模接入物联网,在终端侧引发海量联接和数据异构的挑战,同时终端侧要求业务能够做出实时响应和处理,而由于网络带宽有限,且又要满足实时化、智能化的需求,边缘计算应运而生,成为物联网发展的新趋势之一。从2015年Gartner将边缘计算引入技术成熟度曲线,边缘计算的产业化热潮就开始酝酿,各类产业组织、商业组织开始了针对边缘计算的研究、标准制定、商业化应用以及产业推广。 IEEE和ACM成立了IEEE/ACM Symposium on Edge Computing。行业标准化权威组...
发布时间: 2018 - 06 - 19
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智能制造、无人驾驶等众多新型应用的出现对延迟提出了更高的要求。通过将从数据源到云计算中心数据路径之间的任意计算、存储和网络资源,组成统一的平台为用户提供服务,边缘计算(edge computing)作为一种新的计算模式,使数据在源头附近就能得到及时有效的处理。这种模式不同于云计算要将所有数据传输到数据中心,边缘计算模型是随着万物互联的飞速发展及广泛应用,不断扩大的数据规模以及数据处理的计算需求而产生的,边缘计算将让万物更智能,支持构建健硕的边缘应用生态。边缘计算是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模式,具体对数据的计算包括两部分:下行的云服务和上行的万物互联服务。边缘计算中的“边缘”是相对的概念,是指从数据源到云计算中心路径之间的任意计算、存储和网络资源。可以把这条路径上的资源看作是一个“连续统”(continuum),从一端(数据源)到另一端(云中心),根据应用的具体需求和实际场景,边缘(edge)可以是这条路径上的一个或多个资源节点。边缘计算的核心理念是“计算应该更靠近数据的源头,可以更贴近用户”。边缘计算中的“边缘”与数据中心相对,这里“贴近”一词包含多种含义。首先可以表示网络距离近,由于网络规模缩小,带宽、延迟、抖动等不稳定因素都易于控制与改进。还可以表示为空间距离近,这意味着边缘计算资源与用户处在同一个情景之中(如位置),根据这些情景信息可以为用户提供个性化的服务(如基于...
发布时间: 2018 - 06 - 19
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传统网络的集中式部署方式很难满足万物互联下的快速访问需求, 以自动驾驶为例,一辆自动驾驶的汽车,信息从各点往返云计算数据中心需要100毫秒。100km时速下,100毫秒行驶约2.8米。如果行驶中的车辆必须等待100毫秒才能获得结果,那么自动驾驶并不具备可行性。 所以,边缘计算应需而生,用来解决云端源站与终端智能设备通信之间存在的网络传输和计算问题。边缘计算一词本源自工业领域,主要部署在终端设备或网络节点上,边缘计算帮助工业生产中的设备在数据不上传云端的情况下,实现计算能力。“边缘计算联盟ECC”针对边缘计算定义了四个领域:设备域(感知与控制层)、网络域(连接和网络层)、数据域(存储和服务层)、应用域(业务和智能层)。这四个“层域”就是边缘计算的计算对象。边缘计算在设备域对感知的信息进行计算处理,比如:信息采集、智能鉴别。在网络部署域实现网络协议的自动转换,实现网络的冗余,保证网络的安全等。与数据域保持数据信息一致的同时,使得数据管理更智能、存储方式灵活。在应用域实现快速反应的能力,就算在离线的情况下,仍能够独立提供本地化应用服务。当然边缘计算还要能和云端保持高效协同,合理分担云端的计算任务。即使脱离云计算的支撑,边缘计算也能够实现应用场景的大部分的计算能力。缩短云与终端的距离意味着低延迟,这在业务中非常重要,因为数据随着老化而失去价值。在所有行业都是如此,从金融,医疗到航运等等。例...
发布时间: 2018 - 06 - 19
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