边缘计算为什么重要?
边缘计算之所以存在,是因为它承担了与云计算不同的功能。
在制造现场,产生的数据多样而繁杂,然而并非所有数据都需要上传到云端进行分析、处理。一方面带来流量、带宽的需求,背后是使用云服务的费用问题;此外,广东FPGA边缘计算,公司对上传所有数据到云端也存在数据安全的担忧。
更重要的在于数据如何进行利用。现场的数据,有的是无效信息,譬如设备在生产间隔期间的数据,往往就不需要全部上传,FPGA边缘计算产品,而是需要经过截取处理;有的数据需要立刻处理,譬如一些硬件产品的实时检测预警信息反馈要求在毫秒级,而上传到云端进行处理再反馈到现场的时延可能达到秒级,全部通过云端来分析就会大大延缓现场的生产效率,这就需要靠近数据源的边缘设备来进行处理。
边缘计算的价值
优势一:安全性更高
边缘计算中的数据仅在源数据设备和边缘设备之间交换,不再全部上传至云计算平台,防范了数据泄露的风险。
优势二:低时延
据运营商估算,若业务经由部署在接入点的 MEC 完成处理和转发,则时延有望控制在 1ms 之内;若业务在接入网的中心处理网元上完成处理和转发,则时延约在 2~5ms 之间;即使是经过边缘数据中心内的 MEC 处理,时延也能控制在 10ms 之内,对于时延要求高的场景,如自动驾驶,边缘计算更靠近数据源,可快速处理数据、实时做出判断,充分**乘客安全。
优势三:减少带宽成本
边缘计算支持数据本地处理,大流量业务本地卸载可以减轻回传压力,有效降低成本。譬如,一些连接的传感器(例如相机或在引擎中工作的聚合传感器)会产生大量数据,FPGA边缘计算系统,在这些情况下,将所有这些信息发送到云计算中心将花费很长时间和过高的成本,如若采用边缘计算处理,将减少大量带宽成本。
边缘设备智能化的基本要求
将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张,得到了越来越广泛的共识。诸如联邦学习之类的概念,通过共享的预测模型进行协作学习这种方式,将标准集中式机器学习(ML)方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中,消解了对可实现ML能力的要求。5而各种深度神经网络(DNN),每天都在发展、以更好地赋能基于边缘的处理功能。成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的AI不同的商机——例如:个性化购物,FPGA边缘计算哪家好,基于AI的助手;或在制造设施中进行预测分析。边缘/雾计算的应用,比如:车辆的自动驾驶;需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能电网终端设备;以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。对于此类应用,成功实施AI的主要决定因素包括:成本效益低功耗可重构性/灵活性尺寸