邊緣計算，讓園區(qū)充滿“智慧”

作為一家“創(chuàng)意+整合+營銷”的成都網(wǎng)站建設(shè)機構(gòu)，我們在業(yè)內(nèi)良好的客戶口碑。創(chuàng)新互聯(lián)建站提供從前期的網(wǎng)站品牌分析策劃、網(wǎng)站設(shè)計、網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站設(shè)計、創(chuàng)意表現(xiàn)、網(wǎng)頁制作、系統(tǒng)開發(fā)以及后續(xù)網(wǎng)站營銷運營等一系列服務，幫助企業(yè)打造創(chuàng)新的互聯(lián)網(wǎng)品牌經(jīng)營模式與有效的網(wǎng)絡營銷方法,創(chuàng)造更大的價值。

邊緣計算是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側(cè)發(fā)起，產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡服務響應，滿足行業(yè)在實時業(yè)務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。傳統(tǒng)云端集中化的數(shù)據(jù)中心，因為距離終端設(shè)備和用戶較遠，數(shù)據(jù)往返延時大，網(wǎng)絡擁塞等問題較為明顯， 邊緣計算的出現(xiàn)完美的解決了這些問題 。

   2018 年以來，邊緣計算來勢洶涌，大有和云計算分庭抗禮的架勢。各個公有云廠商最近都將邊緣計算放在重要位置，業(yè)界和媒體上邊緣計算被提到的頻率已經(jīng)超過云計算。從各方面分析，邊緣計算一年內(nèi)處理的數(shù)據(jù)量就將超過云端，將成為主要的計算和存儲節(jié)點。除了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)上云，數(shù)據(jù)分析，遠程監(jiān)控等，邊緣計算的核心競爭力之一是本地計算和分析的能力，尤其是綜合運用各種 AI 和大數(shù)據(jù)技術(shù)，即智能邊緣計算。

    隨著越來越多廠商重視和進入這個領(lǐng)域，預計 2019 年智能邊緣計算將成為業(yè)界最熱門領(lǐng)域。業(yè)內(nèi)人士預判，邊緣計算有可能是繼 AI 之后的下一個風口。

    Gartner 公布 2019 十大技術(shù)趨勢，邊緣計算位列其中。  Gartner 認為從云到邊緣 (Cloud to the Edge) 被視為未來科技發(fā)展重要趨勢， Gartner 預測 2017 年  10%  的企業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生在云和數(shù)據(jù)中心之外，到 2022 年這一比例將超過  50% 。邊緣計算之所以能快速發(fā)展，主要是由以下幾個因素：

• 低時延：為滿足低時延要求，需要在離業(yè)務現(xiàn)場最近的 “ 邊緣 ” 構(gòu)建解決方案，減少業(yè)務處理時延；
• 海量數(shù)據(jù)：物聯(lián)網(wǎng)時代邊緣數(shù)據(jù)爆炸性增長，難以直接回傳至云端且成本高昂，數(shù)據(jù)在本地進行分析和過濾，節(jié)省網(wǎng)絡帶寬；
• 隱私安全：數(shù)據(jù)涉及企業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營活動安全，在邊緣處理企業(yè)保密信息、個人隱私；
• 本地自治：不依賴云端的離線處理能力、自我恢復能力；

近年來 AI 技術(shù)的成熟，也變成推動邊緣計算的另一股力量。當這些邊緣設(shè)備的運算分析能力越來越強，現(xiàn)在開始也有更多廠商將機器學習、甚至是深度學習的能力帶進設(shè)備內(nèi)，使得現(xiàn)在的邊緣設(shè)備也能做到云端能做的事，應用也越來越廣了。除了 AI 技術(shù)外，包括 AI 芯片、 GPU 、網(wǎng)絡以及專為邊緣設(shè)備構(gòu)建的 AI 開發(fā)工具、框架及分析平臺也極大地推動了邊緣計算的發(fā)展。

邊緣計算可廣泛應用于在智慧園區(qū)、工業(yè)制造、商超、車聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。例如自動駕車、無人機、增強現(xiàn)實（ AR ） / 虛擬現(xiàn)實（ VR ）以及機器人等，這些嶄新應用特別強調(diào)實時的影像分析及辨識處理能力，對于網(wǎng)絡的低延遲和高帶寬要求極高，需要在數(shù)十毫秒甚至微秒時間內(nèi)就要反應，然而透過因特網(wǎng)傳輸往返云端，至少需要上百毫秒才能反應過來，所以這種類型的應用，就很適合采用 “ 邊云協(xié)同 ” 的邊緣計算架構(gòu)。通過在邊緣側(cè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能預分析與深度學習，云端模型訓練與進一步的大數(shù)據(jù)處理等，將海量數(shù)據(jù)本地消化，避免大量數(shù)據(jù)回傳帶來的帶寬浪費和時延。

華為云智能邊緣平臺 IEF 服務聯(lián)動邊緣和云端的數(shù)據(jù)，滿足客戶對邊緣計算資源的遠程管控、數(shù)據(jù)處理、分析決策、智能化的訴求，同時，在云端提供統(tǒng)一的設(shè)備 / 應用監(jiān)控、日志采集等運維能力，為企業(yè)提供完整的邊緣和云協(xié)同的一體化服務的邊緣計算解決方案，幫助客戶輕松構(gòu)建智能邊緣。

IEF 服務自從 2018 年 4 月上線以來，持續(xù)在多個領(lǐng)域深耕探索。其中就包括德邦快遞與華為云聯(lián)手，共同探索新型智慧物流園區(qū)的建設(shè)，依托 IEF 服務為基礎(chǔ)構(gòu)建的邊云協(xié)同架構(gòu)，共同打造云上的智慧物流園區(qū)。小編這次將重點探討一下智慧園區(qū)場景下的邊云協(xié)同解決方案與內(nèi)在的價值。

    當前園區(qū)監(jiān)控的現(xiàn)狀主要集中在 “ 看 ” 與 “ 存 ” ，對于監(jiān)控視頻的分析與態(tài)勢感知能力較弱。基于 IEF 服務構(gòu)建的邊云協(xié)同解決方案實現(xiàn)從 “ 人防 ” 到 “ 技防 ” 的智能化升級，可以幫助客戶提升園區(qū)運營效率，提高園區(qū)住戶體驗：

1 、低時延：本地快速處理攝像頭碼流上傳圖片，降低人臉識別的時延；

2 、智能化：對監(jiān)控視頻智能分析，實時感知入侵、人流量大等異常事件，降低園區(qū)人力成本；

3 、管理便捷：邊緣應用全生命周期管理，可以做到無縫升級；

4 、模型自學習：自動訓練，算法擴展性好，并且完成自學習閉環(huán)（從樣本收集、訓練到推理的完整閉環(huán)）；

5 、成本?。嚎梢岳f園區(qū)已有 IPC 攝像頭，通過邊云協(xié)同，改成為智能攝像頭，節(jié)省成本。

那么從技術(shù)層面講，智能邊緣平臺 IEF 到底是如何賦予智慧園區(qū) “ 智慧 ” 的呢？

首先需要將園區(qū)內(nèi)的所有攝像頭接入到邊緣服務器，通過 IEF 服務可以將各種云端的視頻分析算法下沉到邊緣服務器。攝像頭采集到的視頻流可以直接灌入到位于邊緣服務器中的視頻分析算法中，邊緣視頻分析算法可對視頻流直接進行處理，無需把視頻流數(shù)據(jù)上傳到公有云。這樣一來既可以減少帶寬成本，又可以提高處理的實時性。

此外，該方案有別于傳統(tǒng)的智能攝像頭方案，傳統(tǒng)智能攝像頭中的視頻分析算法是固化的，而使用邊緣云服務，可以靈活使能算法，具有很強的擴展性。真正提升攝像頭的 “ 軟 ” 實力！

想了解更多邊緣計算內(nèi)容，歡迎訪問華為云學院（ /tupian/20230522/ ）

 

網(wǎng)頁標題：邊緣計算，讓園區(qū)充滿“智慧”-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁網(wǎng)址：http://weahome.cn/article/icosj.html