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    “邊緣計算”在智能交通領域應用與挑戰


    邊緣計算之火源于5G概念,邊緣計算,就是用網絡邊緣對數據進行分類,將部分數據放在邊緣處理,減少延遲,從而實現實時和更高效的數據處理,以達到對云計算的有力補充。

    邊緣計算因其低時延、大帶寬、本地化的優勢在5G時代中扮演重要角色。作為5G的核心技術之一,在未來的智能交通應用環境中,“邊緣計算”就相當于智能設備的神經末梢,進行一些“下意識”的反應。

    “邊緣計算”在智能交通領域的應用與挑戰

    華為實踐

    深圳交警借助華為FusionServer高性能邊緣計算服務器,搜集實時交通數據,將交通信息存儲、過濾、處理后,傳回到華為開發的交通大數據平臺,準確的提供“移動對象時空引擎”和“實時交通出行量計算”的信息,依據擁堵區域、道路和位置點等多維度數據實時擁堵分析(深圳交警5億數據秒級分析),再將智能分析后的結果傳到邊緣側,實現信號調優從被動采集到主動感知,從局部優化到宏觀規劃,從而利用有效地制定信號配時策略,交通誘導設置和對流量來源地的疏導指揮等策略,整體提升交通管制效率。

    通過信號調優方案,深圳市高峰期局部重點路段持續時間預期可減少15%,深圳大梅沙、龍華等部分重點路段運行速度提高9%,利用邊緣計算能力實時監測反饋,實現深圳交通的智能管控。

    應用挑戰

    邊緣計算為智能交通系統帶來了機遇的同時,它目前的發展也遇到了些許困難。

    第一,邊緣計算設備常常要面臨高溫、高寒、高濕等復雜環境,如何在這樣的環境下保持設備的長久運行是一個非常重要的問題。

    第二,邊緣計算設備的緩存及運算能力是根據其任務有選擇進行的,這就需要廠家對它們進行“量身定制”。

    最后,邊緣計算設備要應用在交通系統的各個環節,涉及的廠家眾多,如何統一這些這設備的生產標準,這有待于在智能交通領域一些重要企業牽頭制定標準。

    “邊緣計算”六大特點

    目前邊緣計算還沒有全面爆發,但是我們已然可以看到,邊緣計算呈現出的六大特點和趨勢。

    第一,去中心化

    邊緣計算從行業的本質和定義上來看,就是讓網絡、計算、存儲、應用從“中心”向邊緣分發,以就近提供智能邊緣服務。

    第二,萬物邊緣化

    邊緣計算和早年的IT、互聯網,如今的云計算、移動互聯網,以及未來的人工智能一樣,具備普遍性和普適性。在萬物互聯的未來,有萬物互聯就有應用場景,有應用場景就要邊緣計算。

    第三,非寡頭化

    邊緣計算是互聯網、移動互聯網、物聯網、工業互聯網、電子、AI、IT、云計算、硬件設備、運營商等諸多領域的“十字入口”,一方面參與的各類廠商眾多,另一方面“去中心化”在產品邏輯底層,就一定程度上通向了“非寡頭化”。

    第四,實時化

    隨著工業互聯網、自動駕駛、智能家居、智能交通、智慧城市等各種場景的日益普及,這些場景下的應用對計算、網絡傳輸、用戶交互等的速度和效率要求也越來越高。

    以自動駕駛為例,在這些方面,幾乎是要求秒級甚至是毫秒級的速度。而面對自動駕駛方面由攝像頭、雷達、激光雷達等眾多傳感器創造的大量數據,傳統數據中心模式的響應、計算和傳輸速度,顯然是不夠的,這時候“近端處理”的邊緣計算,自然就成為了最好“實時化”要求的最好選擇。

    第五,安全化

    在邊緣計算出現之前,用戶的大部分數據都要上傳至數據中心,在這一上傳的過程中,用戶的數據尤其是隱私數據,比如個體標簽數據、銀行賬戶密碼、電商平臺消費數據、搜索記錄、甚至智能攝像頭等等,就存在著泄露的風險。

    而邊緣計算因為很多情況下,不要再把數據上傳到數據中心,而是在邊緣近端就可以處理,因此也從源頭有效解除了類似的風險。

    第六,綠色化

    數據是在近端處理,因此在網絡傳輸、中心運算、中心存儲、回傳等各個環節,都能節省大量的服務器、帶寬、電量乃至物理空間等諸多成本,從而實現低成本化、綠色化。

    邊緣計算是否會替代云計算

    邊緣計算是否會替代云計算一直是一個討論的熱點問題。其實二者并不是此消彼長的關系,應是天然互補的關系,相輔相成、缺一不可,邊緣計算正在拓展云計算的邊界。

    在云和端兩者間取舍要對比兩者的綜合成本:在邊緣進行數據處理主要考慮時延問題和電力資源,而傳回云端處理,要消耗算力與傳輸成本。

    5G提供了高可靠低延時的通信能力,如果5G加上邊緣計算的時延與能耗都優于云端計算的成本,就可以優先邊緣計算的方式。邊緣計算作為5G時代的一項關鍵技術,未來將成為不可或缺的基礎設施之一。

    此外,邊緣計算可能給未來的計算系統結構帶來巨大革命。5G時代終端算力上移、云端算力下沉,將在邊緣形成算力融合。

    邊緣計算并不會取代云計算,更恰當的說法是,邊緣計算是云計算的補充。目前二者融合的趨勢越來越明顯,將在未來相互配合,共同提升計算效率。


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