部署邊緣計(jì)算和霧計(jì)算的挑戰(zhàn)在哪里?

邊緣和霧計(jì)算的實(shí)際應(yīng)用

邊緣計(jì)算的一個(gè)流行應(yīng)用是城市監(jiān)控。很多監(jiān)控?cái)z像頭都會(huì)出現(xiàn)。例如，孟買有數(shù)千臺閉路電視攝像機(jī)，并計(jì)劃安裝更多。所有這些攝像頭都將獲得交通錄像，這將有助于識別行動(dòng)不便和犯罪活動(dòng)。但安全人員幾乎不可能全部監(jiān)控。所以，一個(gè)選擇是使用計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)過程與數(shù)據(jù)有關(guān)。在攝像機(jī)監(jiān)視方面，需要收集和處理來自攝像機(jī)的數(shù)據(jù)來執(zhí)行各種操作。在帶寬要求上，一個(gè)攝像機(jī)需要3Mbps的速度來傳輸SD視頻，5Mbps的高清視頻。一個(gè)SD視頻一天消耗32GB的數(shù)據(jù)，這意味著10臺攝像機(jī)每月將消耗1.7TB的數(shù)據(jù)。隨著攝像機(jī)數(shù)量的增加，數(shù)據(jù)的消耗也會(huì)進(jìn)一步增加。

為什么我們需要邊緣計(jì)算以及它可以在哪里使用

雖然CPU和存儲的成本是云計(jì)算的一部分，帶寬是另一個(gè)重要部分。帶寬成本不僅僅是將數(shù)據(jù)推送到云端，還包括服務(wù)器和存儲空間的成本。

如果您想避免在云中存儲大量數(shù)據(jù)以降低成本的問題，那么最好的方法是在網(wǎng)絡(luò)邊緣處理數(shù)據(jù)，因?yàn)樵诰W(wǎng)絡(luò)邊緣生成數(shù)據(jù)。

為了使用計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的自動(dòng)化，需要一個(gè)系統(tǒng)而不是一個(gè)人來處理數(shù)據(jù)。例如，通過這種方式，來自交通信號燈處攝像機(jī)的數(shù)據(jù)就可以被處理。

邊緣計(jì)算可用于需要自主性的應(yīng)用程序（即，在很少或沒有人工交互的情況下完成任務(wù)），例如自動(dòng)駕駛汽車和工業(yè)4.0。

邊緣計(jì)算的另一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域是不能容忍延遲的應(yīng)用程序。例如，醫(yī)療和金融事務(wù)中，延遲可能是系統(tǒng)故障的一個(gè)原因。

云服務(wù)器的延遲

對于主要是運(yùn)動(dòng)控制的工廠自動(dòng)化，需要1毫秒的端到端延遲；而對于過程自動(dòng)化監(jiān)控，則需要50毫秒的端到端延遲。

對于云服務(wù)器，端到端延遲大約需要60毫秒，考慮到單向延遲大約為29毫秒。所以，即使云服務(wù)器位于孟買，而你想讓你的工廠自動(dòng)化，比如說，班加羅魯，也只需要60毫秒。

由于大量設(shè)備連接到云端，因此存在延遲。延遲還有一個(gè)基于光纖鏈路運(yùn)行公里數(shù)的物理限制。它不能低于某個(gè)閾值，這意味著對于工廠自動(dòng)化來說，過多的延遲會(huì)使得云基礎(chǔ)設(shè)施根本不起作用。

為了解決這個(gè)延遲問題，可以在物聯(lián)網(wǎng)（IoT）中引入邊緣和霧計(jì)算。有三條定律可以解釋為什么我們需要邊緣計(jì)算，如下所述。

物理定律，說的是局部行動(dòng)

經(jīng)濟(jì)學(xué)定律，它說預(yù)處理可以降低成本

土地法，其中規(guī)定數(shù)據(jù)應(yīng)該存儲在本地

根據(jù)高德納（Gartner）的研究，到2022年，50%的企業(yè)數(shù)據(jù)將在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心和云端之外生成和處理，這一比例從10%左右上升到最近。此外，到2025年，80%的企業(yè)將關(guān)閉傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心，而2018年這一比例為10%。這表明計(jì)算正在向邊緣和分布式系統(tǒng)發(fā)展。

什么是邊緣計(jì)算

邊緣計(jì)算是對云的優(yōu)化，使計(jì)算靠近數(shù)據(jù)源。這不是近兩年出現(xiàn)的新事物，而是三十年前開始的事情。人們逐漸從大型機(jī)轉(zhuǎn)向微型計(jì)算機(jī)（PC）和云計(jì)算。隨后，計(jì)算開始變得更便宜。然后，人們開始意識到，在云上完成的工作也可以在邊緣進(jìn)行，那里的帶寬相對較便宜。隨著任務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用程序的出現(xiàn)，延遲成為一個(gè)問題。

邊緣計(jì)算是指提供網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算能力，以提高應(yīng)用程序和服務(wù)的性能、運(yùn)行成本和可靠性，而Fog計(jì)算是一種分布式計(jì)算概念，其中計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲資源以及應(yīng)用程序及其數(shù)據(jù)，位于用戶和云之間的最佳位置，以提高性能和冗余。

這些常用術(shù)語的一個(gè)基本特征是單個(gè)節(jié)點(diǎn)或計(jì)算節(jié)點(diǎn)，在這里進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。它可以稱為邊節(jié)點(diǎn)?；旧嫌幸唤M節(jié)點(diǎn)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)稱為霧節(jié)點(diǎn)。在邊緣計(jì)算術(shù)語中，霧計(jì)算被稱為云邊緣。

智能監(jiān)控用例

在一個(gè)面積約3.2平方公里的工業(yè)城鎮(zhèn)部署了一個(gè)智能監(jiān)控系統(tǒng)，用于流動(dòng)管理和公民安全。最初，有一個(gè)由200多個(gè)IP攝像機(jī)組成的網(wǎng)絡(luò)通過高速光鏈路連接起來。所有數(shù)據(jù)都集中到一個(gè)集中的地方，在那里進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

在AiKaan實(shí)驗(yàn)室部署智能解決方案之前，數(shù)據(jù)處理是手動(dòng)完成的。他們想要的是Fog基礎(chǔ)設(shè)施來支持多個(gè)視頻分析應(yīng)用程序。它被要求照顧流動(dòng)管理（或交通管理）和鎮(zhèn)上人民的安全。這就是霧計(jì)算發(fā)揮巨大作用的地方。它支持中心站的視頻分析軟件，使供應(yīng)商更容易運(yùn)行各種應(yīng)用程序。

在涉及蒸汽鍋爐的另一個(gè)使用案例中，蒸汽鍋爐供應(yīng)商希望優(yōu)化操作并節(jié)省高達(dá)15%的成本。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集，隨后使用PLC進(jìn)行了本地處理。

部署邊緣和霧計(jì)算的挑戰(zhàn)

人們在應(yīng)用邊緣和霧計(jì)算時(shí)面臨的一些主要挑戰(zhàn)包括：

遠(yuǎn)程連接和調(diào)試，需要識別和連接多個(gè)設(shè)備

模型、固件和數(shù)據(jù)升級，因?yàn)橐曨l分析需要機(jī)器學(xué)習(xí)模型更新，而一些網(wǎng)關(guān)需要固件升級。

由于系統(tǒng)的復(fù)雜性和技術(shù)障礙，缺乏經(jīng)過培訓(xùn)的人員來管理設(shè)備（Edge和Fog）。
責(zé)任編輯：tzh