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物聯(lián)網(wǎng)是否會(huì)徹底改變?cè)疲?/h3>
2020-03-24 09:05 物聯(lián)之家網(wǎng)

導(dǎo)讀:如果您的汽車需要數(shù)據(jù),則不會(huì)在數(shù)據(jù)中心中尋找;如果您的風(fēng)車需要數(shù)據(jù),則不會(huì)來(lái)自云端。

如果您的汽車需要數(shù)據(jù),則不會(huì)在數(shù)據(jù)中心中尋找;如果您的風(fēng)車需要數(shù)據(jù),則不會(huì)來(lái)自云端。在這兩種情況下,以及在大多數(shù)情況下,當(dāng)我們查看物聯(lián)網(wǎng)(IoT)時(shí),數(shù)據(jù)是在設(shè)備本地生成,并在本地使用。

另外,需要快速完成基于數(shù)據(jù)的決策。不僅僅是在汽車方面(道路上有一個(gè)孩子),還因?yàn)槲覀兊墓竞拖M(fèi)者要求更快的答案和反應(yīng),更是受到日益數(shù)字化和全天候全球經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)。

這種延遲,即從數(shù)據(jù)中心獲取信息所需的時(shí)間,正在推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)中新的三層架構(gòu)。借助傳感器,一端是數(shù)據(jù)生成,中間是邊緣設(shè)備,另一端是物理或云數(shù)據(jù)中心。

該邊緣設(shè)備可以有三種類型:一種是從多個(gè)傳感器收集數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單設(shè)備,一種是能夠運(yùn)行簡(jiǎn)單應(yīng)用程序的更復(fù)雜設(shè)備,以及一種類似小型數(shù)據(jù)中心的第三種變體,它能夠提供更多的計(jì)算和存儲(chǔ)能力。為了簡(jiǎn)單起見,我們可以稱它們?yōu)楸O(jiān)視器、網(wǎng)關(guān)和邊緣服務(wù)器。

這種對(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)靠近數(shù)據(jù)的需求將導(dǎo)致Gartner預(yù)測(cè)到以下情況:

企業(yè)生成的數(shù)據(jù)中約有10%是在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心外或云外部創(chuàng)建和處理的。Gartner預(yù)測(cè)到2025年,這一數(shù)字將達(dá)到75%。

邊緣計(jì)算層在3層物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中的重要性的這種增長(zhǎng),為安全和系統(tǒng)管理領(lǐng)域帶來(lái)了一些獨(dú)特挑戰(zhàn)。

從安全的角度來(lái)看,邊緣設(shè)備的增加造成了更大的攻擊面,無(wú)論是物理上還是數(shù)字上。從系統(tǒng)管理的角度來(lái)看,邊緣計(jì)算層的分布式特性帶來(lái)了獨(dú)特的挑戰(zhàn)——在計(jì)算和存儲(chǔ)功能有限的設(shè)備上管理資源。

但是也有好處,低延遲是我想到的第一個(gè)。此外,我們可以預(yù)見,當(dāng)邊緣設(shè)備能夠彼此直接通信時(shí),這種3層架構(gòu)將成長(zhǎng)為更網(wǎng)格化的結(jié)構(gòu)。這樣的邊緣設(shè)備群集可以通過(guò)資源捆綁來(lái)增強(qiáng)單個(gè)計(jì)算和存儲(chǔ)容量。

這是否意味著數(shù)據(jù)中心已經(jīng)過(guò)時(shí)?絕對(duì)不會(huì)。尤其是在基于云的數(shù)據(jù)中心,我們可以更輕松地?cái)U(kuò)展計(jì)算和存儲(chǔ),并允許創(chuàng)建先進(jìn)的分析模型和機(jī)器學(xué)習(xí),然后,可以將經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型分發(fā)到邊緣設(shè)備以供本地使用。(來(lái)源物聯(lián)之家網(wǎng))這將導(dǎo)致“智能邊緣設(shè)備”能夠自主運(yùn)行,甚至可能在一定時(shí)間內(nèi)離線,同時(shí)它會(huì)定期與其“鄰居”或數(shù)據(jù)中心中的“父母”進(jìn)行連接,以查看“最新消息”。