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究竟什么是“边缘”?
缘基本上意味着“非云”,边缘计算设备,因为组成边缘的内容可能因应用程序而异。为了解释,让我们看一个例子。
在医院需要知道所有资产(例如,静脉输液泵、心电图机等)的位置,并使用蓝牙室内跟踪物联网解决方案。这个解决方案有蓝牙标签,你可以把它附加到你想要的资产上(例如,静脉注射泵)。你还拥有蓝牙集线器,每个房间一个,用于来自标签的信号,以确定每个标签所在的房间(以及资产所在的房间)。
在这种情况下,标签和集线器都可以被视为“边缘”,标签可以执行一些简单的计算,移动边缘计算设备,只有在感官数据发生较大变化时才会将数据发送到集线器。如果一个标签从一个不同的标签移动到一个不同的数据中心,就可以计算出一个不同的标签。上述两种方法可以结合使用,或者两者都不能使用,标签可以将所有原始数据发送到集线器,集线器可以将所有原始数据发送到云端。
哪些场景需要用到边缘计算?
边缘计算的前身是内容分发网络(CDN),它通过数据分布式缓存满足了用户快速访问的需求,让我们能流畅地在线追剧、玩游戏。但随着信息技术从消费侧向生产侧延伸,以及人工智能等新技术的兴起,云端仅仅实现数据存储与快速访问已无法满足需求,新的应用场景中要求云端同时具备强大功能和超低时延,其中典型就是自动驾驶和智慧工厂。
以自动驾驶为例,它对云端响应时延提出了近乎苛刻的要求。自动驾驶的制动等反应时间关系到交通安全,而它主要由云端系统响应时延决定,但其中涉及运算和通信多个环节。如果要做到100km制动距离不超过30cm,那么系统整体响应时延不能超过10毫秒,新基建边缘计算设备,而且越低越好。因此,重要的移动通信技术标准化组织3GPP就定义了若干个1毫秒到几个毫秒的低时延场景,主要就集中在自动驾驶上。在这种需要“超低时延+智能计算”的场合,就必须用到边缘计算了。
再来看智慧工厂,由于制造业的智能化,一方面需要实时数据采集并立即处理意外情况,毫秒级延迟都可能导致无法挽回的事故,这在设备保护、性能监控、品质管控中尤为重要。另一方面由于生产复杂度与精细度越来越高,生产过程会产生海量实时数据,但其中只有部分是关键数据,需要存储到云端进行挖掘和分析(例如为供应链优化提供依据),所以需要对采集数据进行过滤,以缓解云端和网络压力。这时候,就需要边缘计算来帮忙了。
MEC基本架构可以划分以下几层
基础设施层,包括各种类型的服务器,如以计算能力为主的计算型服务器、存储为主的存储型服务器以及硬件加速卡之类,满足AI推理、图形图像渲染、网络高速转发等需求。虚拟化层,为上层各种能力服务以及APP应用提供虚拟化平台资源及管理,包括虚机和容器两种类型,满足不同应用共享统一的基础设施。网络及业务能力层,网络能力包括本地分流,还有NAT、虚拟防火墙VFW、DNS、业务负载均衡LB等组网基本服务能力,网关边缘计算设备,同时还提供无线网络信息服务RNIS、带宽管理、业务路由规则、无线室内定位等服务。这些服务通过网络能力开放框架,以API接口方式来提供服务。边缘服务能力层采用微服务化框架设计,随着后续业务需求的变化,可以引入新的能力,如AI能力、大数据能力等来丰富完善MEC的能力层。MEC管理层,提供MEC服务门户、业务编排管理、业务策略管理、FCAPS管理、生命周期管理和虚拟资源管理等。应用层,如视频监控、AR/VR视频、园区等各种第三方应用APP