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邊緣計算賦能安防行業 云邊融合已為產業必然趨勢

2019年03月29日 01:54來源:未知手機版

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云計算與邊緣計算是看似矛盾,實際上卻是協同、互補的兩種方式。安防行業也好,物聯網也好,只有將邊緣計算和云計算協同使用,才會發揮出最大的價值。

互聯網時代,核心的數據生產、分析,發放全部依賴云端服務器,而終端設備則只有例如PC機、手機、PAD這一類電子設備。物聯網這一概念的提出,則大大擴充了終端設備的范圍,萬物互聯,任何一樣東西經過智能化改造都可以成為終端,都可以成為數據的來源,而正是有了這些邊緣端的設備,才促進了邊緣計算爆發式增長。

邊緣計算賦能安防行業

2012年以前的傳統安防行業,簡單來說就是 視頻監控 ,以攝像機作為前端感知設備,負責數據的采集;服務器作為后端設備,負責數據的處理及分析。

邊緣計算的出現則將安防的智能化帶向了前端。傳統方式下,我們可能需要堆疊大量的GPU服務器來實現這些智能化的服務,而現在,我們可以逐步的將例如人臉的檢測、抓拍、識別,視頻的結構化、車輛的檢測與識別放到前端攝像頭去實現,這樣的變化帶來的影響巨大。

首先是帶寬方面,我們不再需要將原始數據全部傳輸到云端去處理,然后發送回來,而是直接邊緣端即可完成處理;第二是成本方面,大規模量產的前端芯片成本要遠低于后臺服務器的芯片成本,同時海量服務器的運維、散熱、機房租用等等成本更高;第三是延時方面,例如一個人臉識別,前端設備直接能夠自行處理,可以不需要將視頻傳輸回去,解析、摳圖、識別然后再把結果返回來,這難以滿足很多場景下快速響應的需求。

當然,安防行業的智能化與前置化的核心或者說難點是前端處理能力,也就是芯片。云端的處理能力,我們可以通過服務器的疊加來實現。但是。邊緣端的芯片則需要在保持強大運算能力的同時,盡可能的降低功耗、降低成本以滿足大規模推廣需求,這是一件非常具有挑戰的事情。

云邊融合已為產業必然趨勢

盡管云計算早在2005年就已提出,且具有強大的運算能力以及海量數據挖掘與分析能力。但隨著物聯網時代的到來,日常生活中產生的大量數據需要更快速的響應及處理,這些都是云計算不能解決的問題。在網絡帶寬有限、網絡擁堵、響應延時一系列技術的要求下,邊緣計算開始成為物聯網時代超越云計算的最佳 使用方法 。

不過,盡管云計算與邊緣計算是看似矛盾,實際上卻是協同、互補的兩種方式。也就是說,邊緣計算雖然有其明顯的優勢,但是用邊緣計算來替代云計算也是不可行的。例如海量數據的挖掘、關聯分析,關鍵數據的存儲,多邊緣節點的聯動都需要依賴云端來完成,云計算廠家布局邊緣計算,是對自身能力的一個補充,從而可以提供更好更完整的解決方案,也是順應技術發展的需要。

但不管是安防行業還是物聯網,只有將邊緣計算和云計算協同使用,才會發揮出最大的價值。

由于物聯網設備類型的多樣性和廣泛性,對網絡要求、計算存儲、運維管理等諸多方面帶來挑戰,而云計算在安防行業(物聯網)領域并非萬能,邊緣計算和云計算融合才能更好解決物聯網的現實問題。以視頻監控的發展為例,視頻監控數字化后將部分存儲和管理功能轉移到邊緣,隨著技術演進,既需要邊緣設備的靈活響應,又需管理復雜的采、存、算等設備,像人體這個復雜系統一樣,連接感知末梢與大腦有序運作的,是非常復雜的經絡體系,而不是簡單的信息通道。

所以,云計算與邊緣計算的協同不是簡單的云+端,更不是簡單地分成若干個所謂的 小云 再匯聚到更大規模的云,而是切實解決從端到云所帶來的應用、數據處理、管理等一系列問題。

要落地?但邊緣計算難點有待解決

盡管邊緣計算存在節省帶寬成本、節約服務器成本、存儲成本、降低響應時間等優勢,但其在落地應用過程中仍然存在應用層面、技術層面的問題。

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