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边缘计算可以补充云计算的大规模数据处理能力-澳门新葡新京app手机版

发布时间:2020-12-22    来源:澳门新葡新京app手机版14676

本文摘要:IIoT:不仅是云计算产业物联网(IIoT),一般与大规模数据和云相关,从一般生产的传感器收集大量数据,称为“将信息转换为洞察力”。以云为中心的IIoT视图显示了重量级软件应用程序在远程数据中心聚合和分析的各种数据流。

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IIoT :不仅是云计算产业物联网(IIoT ),一般与大规模数据和云相关,从一般生产的传感器收集大量数据,称为“将信息转换为洞察力”。在一些工业过程中洞察时间很重要,可能是把数据发送到云上接替呼吁的延迟时间太长了。否则,数据安全可能会受到影响,与互联网的连接可能会变慢,可靠的连接可能会变得不可用。

为了解决这些课题,边缘计算可以补充云计算的大规模数据处理能力。可以继续执行必须立即呼吁的计算负荷大的任务,根据需要将数据保存在云中进行过滤。边缘计算可以包括非常简单的数据过滤、事件处理、机器学习等要素,从小型嵌入式计算机和PLC到工业PC和本地微数据中心,任何连接设备都可以托管。

与在同一平台上运行的其他进程隔离的空闲空间是重要的拒绝. 最大限度地提高数据价值IIoT的许多价值是收集来自各种来源的信息,包括改进流程、优化确保活动、增加浪费和能源消耗、避免可避免的成本,有助于企业看到更大的局面。以云为中心的IIoT视图显示了重量级软件应用程序在远程数据中心聚合和分析的各种数据流。

这个模型的前提是可靠的互联网连接总是可用的,并且有足够的比特率来处理从启动到云的数据。这个延迟-不接受从数据分解到从云接收系统结果的时间。但是,这些最重要的成分之一可能会丢失。

远程站点可能依赖蜂窝网络来部署互联网连接,但复盖范围可能不是原始的,也可能不可靠。大量的传感器可能会产生大量的数据。这些数据与云通信的成本很高,尤其是在包含高清晰度图像和视频的情况下。为了保持安全理由和运营效率,可能需要动态地做出简单的决策。

另一方面,有些公司可能不希望通过互联网向云分发脆弱的信息,这可能会导致数据安全问题。在这两种情况下,将从进程或设备捕获的原始数据发送回云可能是不现实的。尽管如此,在个别机器或过程控制逻辑的层面上需要一些智能和决策能力,以便企业需要确认最佳的行动计划。

这是边缘计算的成果。边缘计算作为IIoT的一部分而提高,边缘计算更重要。

呼吁

通过在资产和流程附近执行计算能力第一线,可以在事件中展开智能或谈判呼吁,降低云上的数据处理开销。在可能具有几十、几百甚至几千个传感器的系统中,来自这些传感器的大部分数据可能具有很大的价值,这意味着报告“长时间”的操作者条件。

智能门过滤这些数据,更有效地处置或将新包转发到云中,以部署存储和分析。如果感兴趣的事件再次发生,智能节点可以缓慢确认正确的呼吁,接收连接的设备所需的指令,并将事件汇总到适当的云消费报告中。与来自少量传感器的信号高级本地化的呼吁不同,边缘计算与更谈判的动作有关,对来自大量传感器的数据进行评价并要求更高的级别。

例如,在挖掘平台中检测到过剩的振动时,也可以是矿业的应用。从振动传感器接手的错误信号的基准呼吁,有可能导致挖掘暂停、生产损失和不必要的停机,从而检查和维修设备。计算能力更强,传感器的输出和记忆历史数据更多,更强的边缘计算设备可以评价对整个系统的影响,确认一些呼吁和计算结果,采用最佳的行动方案,或者进行向运营商通报的最佳自由选择 必要的传感器/警报人群不具备板上数据被装满处理的边缘计算设备的更大的图像视角,边缘处理引擎评价从连接的所有传感器继承的数据,根据预先决定的优先事项在制造业的情况下, 连接到所有设备的智能边缘设备可以协商线路中所有设备的呼叫。或者,分析来自多个设备的传感数据,自动适用于整修,指导作业人员不足的问题,减缓生产需求,有效地重新启动,可以确定变化的原因。

此外,边缘计算通过比较传感的测定结果和历史数据、预先设定的阈值来反对预测性确保,从而能够支持数字化的切换,计算最佳的交换时间。此外,您还可以智能地管理位于不可靠或评估率高的地理区域的资产。如果网关设备无法继续连接到云,则可以在本地存储器中存储数据,直到创建新连接为止。

然后,设备会自动云和实时,远程应用程序可以随时采访原始和最近的信息。效率管理是另一个方面,利用感觉测量数据调整和优化设定,可以通过高度的能量管理政策,以边缘设备的追加智能来强化。


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