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5個(gè)真實(shí)案例讓你看清邊緣計(jì)算

Rui8_Iotchannel ? 來(lái)源:fqj ? 2019-05-13 11:23 ? 次閱讀

2019年4月16日的Oracle Code開(kāi)發(fā)者大會(huì)上,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司米尺網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)始人邱勇剛,作為Oracle在IoT領(lǐng)域的優(yōu)秀合作伙伴,受邀發(fā)表了一場(chǎng)《邊緣計(jì)算引領(lǐng)IoT未來(lái)》的演講,在現(xiàn)場(chǎng)引起了巨大反響。會(huì)后邱勇剛表示,其實(shí)他只是分享了幾個(gè)“邊緣計(jì)算+IOT”的真實(shí)案例,告訴大家期間碰過(guò)的壁,踩過(guò)的坑而已,現(xiàn)場(chǎng)反應(yīng)是出乎他的意料的,“這只能說(shuō)明目前這樣的真實(shí)案例太少了。”那么,邱勇剛分享了哪些案例呢?

5個(gè)邊緣計(jì)算+IoT的案例

案例一知名連鎖酒店的消防設(shè)備報(bào)警

在該案例中,消防設(shè)備聯(lián)網(wǎng)后,可以將消防栓的水壓,設(shè)備的運(yùn)行情況,以及是否有設(shè)備故障等信息,直接反饋給管理人員,這個(gè)依賴(lài)的就是邊緣端(米尺自主開(kāi)發(fā)的智能LoRa網(wǎng)關(guān))的計(jì)算能力。當(dāng)然,云端依然有它的作用,設(shè)備端的數(shù)據(jù)也會(huì)同時(shí)上傳到云端,通過(guò)長(zhǎng)期的積累,做事件的算法優(yōu)化,從而更加精準(zhǔn)地去預(yù)測(cè)、預(yù)警消防事件的發(fā)生,以更加快速地做出應(yīng)急響應(yīng)。

案例二某知名連鎖快餐店的照明設(shè)備管理

招牌燈,一個(gè)我日常生活中極其常見(jiàn)的設(shè)施?;旧弦归g營(yíng)業(yè)的商業(yè)機(jī)構(gòu)都會(huì)用到,以往都是手動(dòng)控制,天黑了就打開(kāi),天亮了就關(guān)掉,但是人總有忘記的時(shí)候,尤其是一些24小時(shí)營(yíng)業(yè)的商業(yè)機(jī)構(gòu),可能天亮了忘記關(guān)掉,多開(kāi)一天,就會(huì)浪費(fèi)掉幾度電。在這個(gè)案例中,米尺的客戶(hù)就是這樣一個(gè)連鎖快餐店。

首先,米尺通過(guò)經(jīng)緯度算出每一個(gè)店的地理位置,就可以知道它的日出日落時(shí)間,然后再接入天氣數(shù)據(jù),比如是陰天、晴天、起霧等等,再加裝光感傳感器來(lái)判斷光照的亮度,同時(shí)再打通排班時(shí)間表,就可以實(shí)現(xiàn)在合適的時(shí)間,自動(dòng)開(kāi)關(guān)。控制端的所有操作,無(wú)需通過(guò)云端,而是依靠邊緣端(招牌燈自行決策)的決策。

案例三某博物館內(nèi)的新風(fēng)及環(huán)境管理

大家都知道很多文物對(duì)溫濕度非常敏感,所以博物館里新風(fēng)系統(tǒng)是必不可少的。但是要根據(jù)博物館里面的空氣環(huán)境,實(shí)時(shí)地去控制新風(fēng)設(shè)備的開(kāi)關(guān),邊緣計(jì)算是最佳的技術(shù)。在本案例中,本地決策自然是由米尺的LoRa來(lái)完成。

案例四某車(chē)廠空壓機(jī)的故障預(yù)測(cè)

5個(gè)真實(shí)案例讓你看清邊緣計(jì)算和IoT

圖中所示是一臺(tái)空壓機(jī)的震動(dòng)傳感器,它每秒鐘都在產(chǎn)生數(shù)據(jù),并且數(shù)據(jù)相當(dāng)復(fù)雜,有位移,有震動(dòng),有速度,有溫度等等。如果把所有數(shù)據(jù)都傳到云端的話(huà),云端也無(wú)法承受如此大的數(shù)據(jù)量。所以就要把很多垃圾數(shù)據(jù)在設(shè)備端處理掉,并且對(duì)有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行基本的頻譜分析,然后再把分析過(guò)的數(shù)據(jù)傳到網(wǎng)關(guān)端,網(wǎng)關(guān)再對(duì)這組數(shù)據(jù)做更進(jìn)一步的分析,做出一些實(shí)時(shí)的判斷。當(dāng)這些分析、判斷的數(shù)據(jù)量足夠多的時(shí)候,再在云端在做大規(guī)模的風(fēng)險(xiǎn)判斷。目前已經(jīng)做到在一個(gè)小的一個(gè)閉環(huán)里頭,提前十天對(duì)空壓機(jī)的停機(jī)故障做出預(yù)測(cè)。

案例五某煙草企業(yè)的數(shù)據(jù)安全

5個(gè)真實(shí)案例讓你看清邊緣計(jì)算和IoT

物聯(lián)網(wǎng)安全是一個(gè)長(zhǎng)久的話(huà)題,尤其是2016年的Mirai病毒事件后,大家對(duì)物聯(lián)網(wǎng)安全的關(guān)注進(jìn)一步提升。那么邊緣計(jì)算能夠如何加固物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的安全呢?在此案例中,非常規(guī)的數(shù)據(jù)包攔截就可以通過(guò)設(shè)備端的計(jì)算來(lái)完成;網(wǎng)關(guān)端會(huì)設(shè)定接入設(shè)備的黑白名單,以防止“非法”設(shè)備的接入。

邊緣計(jì)算在IoT系統(tǒng)中的位置及存在價(jià)值

縱觀以上5個(gè)案例,邊緣計(jì)算在IoT中的位置可以歸結(jié)為:

5個(gè)真實(shí)案例讓你看清邊緣計(jì)算和IoT

該圖簡(jiǎn)單明了的指出了邊緣計(jì)算技術(shù)在IoT系統(tǒng)架構(gòu)中的位置:

1、傳感器/設(shè)備端;

2、數(shù)據(jù)采集終端;

3、基站。

那么邊緣計(jì)算又是因?yàn)槭裁丛虻靡栽贗oT系統(tǒng)的多個(gè)環(huán)節(jié)中存在呢?“這一點(diǎn)和IoT數(shù)據(jù)的三個(gè)特性有密不可分的關(guān)系”,邱勇剛?cè)缡钦f(shuō)。

第一個(gè)特性就是海量數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備已多達(dá)百億量級(jí),這些設(shè)備每時(shí)每刻都在發(fā)送數(shù)據(jù)。某咨詢(xún)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)到2020年物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量將達(dá)到4.4億zb。

第二特性是數(shù)據(jù)的異構(gòu)性。數(shù)據(jù)產(chǎn)生自數(shù)十百萬(wàn)種的傳感器和設(shè)備,不同終端和不同采集維度的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和協(xié)議都不盡相同,所以異構(gòu)是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的天然特性。

第三個(gè)特性是數(shù)據(jù)時(shí)序性。所有IoT的數(shù)據(jù)都是基于時(shí)間概念的,即時(shí)序數(shù)據(jù),脫離時(shí)間談IoT數(shù)據(jù)與計(jì)算都是沒(méi)有意義的。

物聯(lián)網(wǎng)的這三大明顯特征,導(dǎo)致物聯(lián)網(wǎng)的三大現(xiàn)實(shí)問(wèn)題:

第一個(gè)實(shí)時(shí)性。實(shí)際的控制決策都在現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)行,但是響應(yīng)未必能夠?qū)崟r(shí)。

第二個(gè)安全性。IoT數(shù)據(jù)跟企業(yè)的商業(yè)機(jī)密有關(guān)時(shí),怎么保障數(shù)據(jù)安全?

第三個(gè)網(wǎng)絡(luò)堵塞,以及隨之而來(lái)的可靠性問(wèn)題,比如會(huì)不會(huì)在傳輸過(guò)程中丟包?

另外,成本問(wèn)題,也非常重要。想象一下500億個(gè)設(shè)備聯(lián)網(wǎng),數(shù)據(jù)流量成本、存儲(chǔ)成本,得要多大投入?

正是有了這些問(wèn)題,我們今天探討邊緣計(jì)算+物聯(lián)網(wǎng)才有了基礎(chǔ)。

首先,邊緣計(jì)算是什么?大部分的決策都在離“執(zhí)行現(xiàn)場(chǎng)”最近的地方進(jìn)行,而不是都放在“大腦(云端)”上。這種決策方式首先可以解決物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中最重要的實(shí)時(shí)響應(yīng)問(wèn)題;然后因?yàn)闆Q策和執(zhí)行都在現(xiàn)場(chǎng),減少了指令從設(shè)備到云端的上傳/下達(dá)過(guò)程,更能保障安全,同時(shí)也規(guī)避了可能因網(wǎng)絡(luò)堵塞造成的響應(yīng)不及時(shí)問(wèn)題。最后,因?yàn)楝F(xiàn)場(chǎng)決策可以省去一部分?jǐn)?shù)據(jù)的傳輸和存儲(chǔ),可以較大幅度地降低物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的使用成本。

當(dāng)然,邊緣計(jì)算也是不能脫離云計(jì)算的?!耙磺忻撾x云計(jì)算來(lái)談物聯(lián)網(wǎng)計(jì)算的都不是真正的邊緣計(jì)算?!标P(guān)于云計(jì)算和邊緣計(jì)算的關(guān)系,總結(jié)如下:

第一,邊緣計(jì)算一定和云有聯(lián)系。云端可以做算法,進(jìn)行遠(yuǎn)程、隨時(shí)因需的更新,新的算法下載到邊緣處做控制,這是與傳統(tǒng)工業(yè)控制的巨大差異,也是質(zhì)的變化。

第二,云端做算法、邊緣做控制的特性,意味著控制和外部會(huì)有互動(dòng)。比如天氣數(shù)據(jù)、地理位置的變化即可作為空調(diào)變頻控制的判斷依據(jù)。與外部因素的互動(dòng)使智能化程度更高。

第三,云計(jì)算和邊緣計(jì)算的結(jié)合可以更快部署、實(shí)施應(yīng)用,帶來(lái)顯而易見(jiàn)的成本下降,才使應(yīng)用的大規(guī)模落地成為可能性。

“總之,邊緣計(jì)算讓很多物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用具備了‘小智能’的能力,而物聯(lián)網(wǎng)的‘大智能’,一定是和這樣一個(gè)個(gè)的、碎片化的小智能同步發(fā)生并發(fā)展的”,“所以不存在先有大腦,還是先有手足,只談手足,或者只談大腦的物聯(lián)網(wǎng)都是偽命題?!?/p>

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原文標(biāo)題:5個(gè)真實(shí)案例讓你看清“邊緣計(jì)算+IoT”

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