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哪些物联网应用将从边缘计算中受益最大?
2020-03-04 10:13:39 来源:千家网 作者:【
关键词:物联网
 
如今,边缘计算越来越受欢迎。今天,我们将来探讨一下哪些物联网应用将从这项技术中受益最大。   
  如今,边缘计算越来越受欢迎。今天,我们将来探讨一下哪些物联网应用将从这项技术中受益最大。
  简而言之,边缘计算是指在网络边缘处理炒股配资 ,而不是将数据发送到中央云服务器。因此,边缘计算应用将带来很多的好处,包括减少网络延迟、降低成本、提高安全性以及业务效率等等。
  为什么边缘计算会减少延迟?
  从网络边缘传输数据需要花费时间,尤其是在远程位置收集数据。虽然传输通常可能需要不到一两秒钟的时间,但网络故障或连接不稳定时可能会增加数据传输所需时间。对于某些物联网应用来说,哪怕只是延迟一秒钟都是非常致命的,例如自动驾驶线上配资 。
  为什么边缘计算可以降低成本?
  随着高清摄像头的广泛采用,由此带来的配资网 数据存储量非常大,我们可以想象一下一个安全监控摄像机长时间对着空无一人的大街时,我们就没有必要把数小时甚至数十小时的不间断配资网 文件发送到数据中心进行存储。通过边缘计算,只有在监控画面中检测到人、车或物体移动时,才需要将这部分配资网 传输到数据中心进行存储,由此将会节省大量的网络带宽和存储空间。
  为什么边缘计算能够提高安全性?
  只要数据通过网络传输,那么就一定会存在被劫持的风险。使用边缘计算后,通过网络发送的数据量和传输时间大大减少,从而数据被盗或被劫持的风险也大大降低,可以提高安全性。
  边缘计算为何能提高业务效率?
  如上所述,在网络边缘处理数据可以减少发送到云服务器的数据量。通过仅将最相关的炒股配资 存储在云上,用户可以更轻松地找到与业务所需的炒股配资 并对该数据进行分析,而不是浪费大量的时间和计算资源在海量的炒股配资 中寻找有用的炒股配资 。
  例如,如果温度传感器应用,我们无需将温度变化炒股配资 实时发送到云端。只有当温度升高或降低到预设范围之外时,才需要将此异常炒股配资 传输到云端,否则既浪费资源,又可能会造成干扰。
  那么,哪些物联网应用将从降低的延迟和成本以及提高的安全性和效率中受益最大?
  医疗保健,智能制造和能源等都是可以从减少延迟和提高安全性中受益的主要行业。
  医疗保健是一个不断快速增长的物联网应用领域。根据研究和咨询公司Grand View Research的调研报告显示,到2022年,全球医疗保健行业在物联网设备、软件和服务上投资将超过4000亿美元,远远高于2014年的589亿美元。
  对于处理此类敏感炒股配资 的IoT医疗设备,安全性和数据隐私至关重要。通过向中央云服务器发送尽可能少的炒股配资 ,患者将可以更好地控制自己的个人数据,并减少数据泄露的风险。
  物联网医疗设备还需要尽可能快地进行即时决策。例如,当设备监测到某患者的血糖或心率监测数据异常时,则必须立即采取相应措施。
  通过利用边缘计算,这些物联网医疗保健应用设备对网络连接的依赖性将会大大降低。因此,患者也可以放心,如果出现任何问题,无论他们身在何处都不用太过于担心网络连接质量,一些常规情况在边缘设备上直接就能处理,如果必须连接云端也不需要传输大量的数据,无论是时间成本还是效率都有了提升。
  边缘计算将成为即将到来的工业物联网革命的关键技术
  低延迟对于工业物联网至关重要,这也是工业行业从边缘计算中获得最大收益的原因之一。
  一些设备在出厂时就预设了各种应对情况,例如当温度传感器记录的太高,则可以立即关闭机器或降低运行负荷。而不需要再发送数据到云端分析后再做决策,可以更快地采取措施。
  能源和环境领域将从边缘计算中受益
  就其本质而言,能源和环境物联网应用通常都是部署在偏远地区。石油钻机,天然气管道,风力涡轮机,水力发电站,所有这些应用都将从部署连接的解决方案中受益,它们基本上都是位于网络连接不太靠谱的偏远地区。
  许多能源和环境物联网应用需要能够对不断变化的条件做出快速响应,但距离太远而无法从5G中受益。边缘计算对于这些网络覆盖条件不理想地区的物联网应用将非常有用。边缘计算同样也可以通过仅传输相关炒股配资 来提高效率并降低云服务器的存储成本。
  风电场上的IoT应用可以收集风速或所产生的电能的相关数据,可以在边缘处理这些数据,只有当数据异常时再传输到中央云服务器。
  不仅医疗保健,工业物联网,能源和环境领域将受益于采用边缘计算技术,对于整个物联网应用而言都一样,我们将在未来几年内会看到越来越多的领域采用边缘计算。
  根据Gartner的调查数据,大约有10%的企业生成数据是在传统的集中式数据中心或云端处理。 Gartner预测,到2025年,这一数字将达到75%。
  随着物联网应用数量的增加和采集的数据越来越大,未来越来越多的数据处理将走向边缘。
      

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