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边缘计算有哪些用例?
云计算 边缘计算
边缘计算通过在传感器或最终用户与云平台或数据中心之间的最短距离传输数据来提高网络性能。从本质上讲,它使云平台或数据中心尽可能靠近用户或设备,从而缩短了响应时间。

边缘计算是一种分布式计算架构,其中硬件和软件支持数据计算和存储在网络的物理边缘,并尽可能靠近最终用户。

边缘计算通过在传感器或最终用户与云平台或数据中心之间的最短距离传输数据来提高网络性能。从本质上讲,它使云平台或数据中心尽可能靠近用户或设备,从而缩短了响应时间。

由于物联网(IoT)设备无处不在,边缘计算案例众多且影响深远。

边缘计算用例

边缘计算与多种行业领域相关,其中包括医疗保健、制造和零售行业等。

(1)农业中的边缘计算

室内农业设施从传感器传输和接收数据以种植农作物。传感器需要采用边缘计算技术来做出有关作物灌溉、养分密度和最佳收获时间的智能决策。

(2)医疗保健行业中的边缘计算

医疗保健行业正在使用边缘计算应用程序,以实时跟踪患者的重要信息,并保持患者数据的更新和安全。

边缘计算使数据处理、分析和存储更接近医院的内部部署服务器或患者家中的医疗设备,可以提醒医生注意患者数据的异常模式或变化,并在需要时立即采取可能挽救患者生命的行动。

例如,HCA Healthcare公司与Red Hat公司合作开发了使用边缘计算的实时败血症诊断解决方案。该解决方案帮助HCA Healthcare公司将诊断败血症(一种威胁生命的感染反应)的时间缩短至一天或更短。

患者的可穿戴设备是边缘解决方案的一个基本示例,因为无论用户在哪里,它们都会生成和接收数据。例如,心率监测器在远程分析患者心率、血压和睡眠模式的数据,让医生及时了解患者的实时信息。

(3)娱乐行业中的边缘计算

边缘计算实际上适用于任何应用程序,尤其是Hulu或Netflix等流媒体服务。

边缘计算通过为用户的互联网流量识别低延迟的最佳网络路径,并确保为服务器提供广泛分布的全局缓存或数据存储库来优化内容交付网络(CDN)。当大多数人下班回家观看他们最喜欢的节目时,这一点在任何特定地点的晚上都尤为重要。

优化的网络还可以帮助营销人员策划更加个性化和互动的客户体验,例如复杂的聊天机器人、推荐,甚至离线互动。

支持用户工作和娱乐需求的互联网提供商需要边缘计算的性能分析,以确保可靠、快速的互联网。

(4)制造业中的边缘计算

工厂遍布全球各地的制造公司也受益于边缘计算,因为其领导层可以就最佳运营做出更快、更准确的业务决策。

企业管理层用于做出这些决策的数据不必来自一个集中式云平台。与其相反,可以在任何给定设施位置的服务器附近收集和传输。

边缘计算也将发挥重要作用,以确保员工拥有安全的工作条件。例如机器由于物体阻塞(例如手或袖子)而突然自动关闭,这是管理层需要了解的事件。该机器上的传感器或摄像头可以在边缘收集和传输实时数据。

通过物联网设备和传感器使数据处理更接近制造设备,使管理层能够更好地监控生产线和员工安全,并预测必要的维护。

(5)零售业的边缘计算

对于零售企业,尤其是那些进行电子商务的企业来说,边缘计算对于在零售商和客户之间收集和传输数据变得尤为重要。

例如,对于在线订单,边缘计算可以确定离购物者最近的配送中心,快速准确地处理和履行订单。

边缘计算可以选择特定商店位置以检查商品可用性。此外,它还帮助零售企业做出更准确的销售预测,以更好地应对业务的季节性波动。

(6)能源行业的边缘计算

石油和能源行业依赖于收集数据并将其发送到远程数据中心。由于严重事故与其整改之间存在延迟时间,因此无法及时纠正与输油管道压力或电导率相关的问题。

边缘计算加速了能源领域出现的技术或安全问题的识别和解决,因为它从钻井设施或发电厂的物联网传感器提供实时信息。

一般来说,边缘计算可以帮助具有多个物理位置的企业改善其能源消耗管理。连接到边缘平台的物联网设备和传感器可以帮助用户:

  • 跟踪能源使用情况。
  • 进行消费的实时分析。
  • 根据不同地点的一天中的时间调整或减少供暖、冷却和照明。

(7)电信中的边缘计算

边缘计算比Wi-Fi覆盖范围更广,允许更广泛和更可扩展的连接。这就是要在5G移动通信网络中部署边缘计算的原因,以便为本地用户提供快速的应用体验和缓存内容。这实质上允许用户流量绕过一个基础设施骨干网。

尽管公共5G网络的更广泛实施尚处于初期阶段,但边缘计算正在推动当前私有蜂窝网络(PCN)的兴起。电信公司和其他企业正在大力投资5G网络,以将物联网设备连接到边缘计算设施。事实上,预计5G市场的复合年增长率将达到72%,到2028年将达到2500亿美元。

在最近的一份新闻报道中,德国电信与谷歌云合作,使云计算服务更接近德国电信的边缘,在奥地利试点5G服务,并启动其他联合项目。

(8)交通行业中的边缘计算

自动驾驶汽车或任何使用地理位置数据的交通方式都使用边缘计算。

例如,自动驾驶汽车不断收集和传输有关天气、交通和道路状况以及其他几个数据点的信息。这样的车辆在移动时需要大量的计算能力来发送、接收、收集和分析信息,以便做出正确的决策。

边缘计算可确保为Uber或Lyft等交通移动应用程序提供最佳的最终用户体验。司机的车辆配备了地理定位设备,可以将数据实时传输到应用程序,因此它可以为最终用户选择最快的乘车方式。此外,最终用户可以跟踪他们乘坐的位置。

无论是自动驾驶还是其他方式的车辆,都需要持续的连接。边缘计算可以在这些车辆和数据中心之间实现低延迟的快速通信。

边缘计算的好处

边缘计算以多种方式使企业受益:

  • 扩大产品和服务的范围。
  • 更好、更多样化的客户服务途径。
  • 巨大的数据存储能力。
  • 通过数据主权和安全来实现合规。
  • 提高了安全性,因为数据分布在整个网络中,而不是在一个中心位置,或者只有最敏感的数据才会发送到云端。
  • 更清晰的实时监控。
  • 降低原始数据传输成本,尤其是在移动数据费用较高的地区。
  • 增强的网络性能。
  • 通过边缘处理减少网络负载。
  • 在更大的地理区域内提供更大的带宽容量,从而降低任何给定边缘位置的带宽使用率。
  • 更高的可靠性,更少的网络中断。
  • 更快的数据处理。
  • 更高的最终用户满意度。

云计算和边缘计算将共存

边缘计算正在被广泛采用。虽然边缘计算变得越来越流行,但这并不意味着云计算服务的终结。云计算和边缘计算是为企业提供可扩展但高效连接以及安全数据传输和存储的盟友。

调研机构Gartner公司估计,到2024年,全球企业边缘计算市场将增长到190亿美元,复合年增长率接近14%。Gartner公司还预测,到2025年,75%的企业生成数据将在传统的集中式云平台和数据中心之外进行处理。

边缘计算采用和使用的繁荣归因于物联网边缘设备的并行增长。边缘计算使设备和网络性能保持在最佳状态,并帮助企业节省使用云计算服务的资金。但是,边缘计算和云计算将继续很好地结合在一起。虽然云计算支持大规模计算,但边缘计算可以使用更少的资源完成本地化任务。

责任编辑:姜华 来源: 企业网D1Net
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