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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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利用边缘计算水平解耦的思想构建了新一代自主可重构的工业控制系统的技术架构。主要分为四个部分:最下层是泛在化感知层,利用物联网的技术进行广泛的数据采集;上一层是将IT与OT融合的全互联的制造边缘计算网络;再向上,我们提出了一个叫做语义化信息集成层,意义在于将大量的信息和设备高效集成;下面三层的工作都是为了最终的制造应用来服务的,因此最上层也就是边缘计算服务化制造应用层。FDI指的是现场设备集成,通过建立一个跨协议的设备集成技术对EDDL和FDT/DTM技术的集成与整合,解决工厂范围内的智能设备,由于供应商不同,信息描述格式不同导致的异构问题,以及进而带来的现场设备全局管理问题。目前得到了5大自动化基金会和主要供应商的认可,正在进行起草标准征求意见稿工作,开发套件及相关工具正在积极研发中。在石油化工领域,针对中石油全流程优化、降低开采成本的重大需求,沈自所为中石油提供了针对石油化工领域的智能管控系统,该系统能够实现跨地质、工程、生产、维修全流程优化。该系统能够完成以下几个方面的具体工作:一是能够完成油井生产状态实时感知,智能诊断;二是实现了抽油机实时优化控制;三是对于地质、油藏、生产数据等方面进行的综合性优化。该系统目前已在辽河、胜利、新疆、松辽油田推广应用,其效果非常显著,一方面能够及时准确地诊断出油井发生油杆断脱故障,有效延长检泵周期;另一方面,能够实现生产管理的智能化、自动化,减...
发布时间: 2018 - 06 - 19
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全球制造业正处于一场戏剧性的变革之中,设备云将改变仓库和工厂的运作方式。制造过程的每一个阶段,包括端到端供应链管理,很快将被设备云连接起来,制造企业转向用设备云处理大量的关键信息并降低成本。通用电气公司董事长兼首席执行官Jeff Immelt说:“工业企业已置身于信息业中,不管他们愿不愿意。”制造企业如何充分利用这些信息,并利用数据来提升运营效率?寻找这个问题的答案始于制造业首席信息官们用一种新的方式来看待运营管理,将所有工厂和仓库资产 - 库存、机器、车辆、工人和最终产品 – 转化为实时分析的数据来源。本质上,这意味着将他们的视野通过供应链扩展到客户和下游厂商。一旦这些环境中的资产启用IIoT,它们将提供将仓库从简单的存储空间转化为激活业务优势的洞察力。另一方面,借助 GuardLink,机器制造商和最终用户可以保持设备串联连接,但仍然可以获取每台设备的详细诊断。凭借采用 GuardLink 链接技术的智能安全组件,用户可以访问状态信息,改善机械的运行状况。例如,安全继电器执行安全系统的检查和监视,可允许机器启动,也可以执行命令使机器停机或控制安全相关功能。支持 GuardLink 的继电器可以实现安全系统所需的大部分功能。它还可有助于简化采购和部件管理,因为该继电器具有适用于 Studio 5000 Logix Designer 工程环境的自定义配置文件,从而方便用户访问继电器...
发布时间: 2018 - 06 - 21
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在设备云架构中,最核心的要务是布建一个网络,在此网络中的每台装置都具备独一无二的可辨识身分,让设备云在它们所产生与使用的信息串流到高度协作且分散的运算环境中。透过实时的数据流,设备云操作人员与制造商可运用前所未有且更为精细的方法来控制资产、流程与供应链,进而优化整个生产系统。来自各个传感器装置的数据能在不同的位置进行整合,因此能为工业流程效率的提升带来更具智慧的决策制定能力。工业物联网在产业中的应用相当多元,如运用更正确的传感器数据,控制室能更清楚掌握每台机器的运作状态,亦能建置系统来监控商品的输送过程,以确保高效率的供需规划;而针对风力涡轮机的运转,传感器数据可预示潜在问题,在故障前提早进行维护;在物流领域,车队可实时回报位置与状态,并提供准确的货品配送状态。迈入工业4.0时代,业者必须了解时序、位置与通讯的重要性,将相关技术充分运用至模块产品中,针对各种不同的应用情境与需求采用最适切的技术,协力推动IIoT的发展。在工厂或仓库内部的蓝牙与Wi-Fi通讯也有助于提升定位准确度,在通讯模块处理器上执行的软件能分析蓝牙讯号的到达角(AoA)与出发角(AoD),有助于确定相对于其他节点或信标的位置。而利用Wi-Fi讯号,也能进行时差测距(Time of Flight)分析与网络的讯号纹定位算法(Fingerprinting),来精准定位。另一种定位技术为惯性导航(DR),是利用多个传感...
发布时间: 2018 - 06 - 21
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