能源领域物联网边缘计算的挑战和机会
发布时间：2021-12-31 11:27:44 所属栏目：应用 来源：互联网
导读：物联网设备的增长使企业在数字化过程中能够且必须处理的数据量增加了数百万倍。为了提高处理效率，出现了一种非常强大的新计算模式：边缘计算，它通过在边缘处理机器学习和人工智能算法来补充集中式云基础架构的处理，即在数据来源和离用户或设备更近的节点处
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物联网设备的增长使企业在数字化过程中能够且必须处理的数据量增加了数百万倍。为了提高处理效率，出现了一种非常强大的新计算模式：边缘计算，它通过在边缘处理机器学习和人工智能算法来补充集中式云基础架构的处理，即在数据来源和离用户或设备更近的节点处理机器学习和人工智能算法。 边缘的数据计算可以在移动网络设备上的强大服务器或跨工厂的更小、更分布式的节点上执行。无论如何，它为新的创收和成本优化开辟了重要的机会。所有这一切都基于三个基本支柱：1) 更大的可扩展性：通过将存储和处理分布在多个位置，更高流量或更好算法的基础设施和容量所需的投资得到更好的控制；2) 更高的数据安全和主权：通过不离开其原始位置，非法访问或被盗的风险大大降低；3) 更多的数据处理和更低的响应延迟：频率分析允许几乎同时处理数千个数据。对于研究和答案，所需的时间约为毫秒。这意味着接近实时的用例，这在更面向批量信息离线分析的云环境中是不可想象的 IDG 的报告《推动第四次工业革命的边缘计算解决方案》证实了这三大支柱的重要性。在对部署边缘计算的 802 位行业领导者进行的一项调查中，30% 的受访者回答他们的主要动机是带宽成本、27% 的数据保护和 19% 的延迟限制。接受调查的公司中有 12% 来自能源行业。 发电本身是分散的：从传统的线性结构，能源从大型发电厂传输到世界各地，到现代配电网络，考虑采用更分散和更分散的模式，并结合可再生能源，产生消费的产消者，以及允许更大规模存储的新元素。 所有这些都意味着网络运维和供需预测的复杂性呈指数级增长。正在安装不同的设备来了解这些复杂的结构，从简单的物联网传感器或智能仪表到发电或传输设备中的通信接口，允许通过标准化协议提取数据。 （编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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