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物联网的血液?边缘计算和云计算
来源:李博涛说科技  作者:佚名 2019-10-10 09:52:48
对于物联网来讲,计算分析能力是至关重要的,若是使用边缘计算的话,将拥有更快的响应时间、更高的可靠性和安全性。而使用云数据中心计算的话则能够处理更多的数据,是十分先进计算技术。不同的成本也决定了分析类型位于边缘或云中。

对于物联网来讲,计算分析能力是至关重要的,若是使用边缘计算的话,将拥有更快的响应时间、更高的可靠性和安全性。而使用云数据中心计算的话则能够处理更多的数据,是十分先进计算技术。不同的成本也决定了分析类型位于边缘或云中。

使用物联网会生成大量的数据,这些数据必须存放在能够分析的地方,比如可以使用高速通信技术在云中实时传输数据并进行分析。当然,将数据发送到云实例或集中式本地数据中心处理,就需要数据传输,无论是通过蜂窝或卫星进行数据传输,也都将带来一定的成本问题。

无论如何成本的问题始终存在,从安全角度看,使用边缘计算更好,但是边缘计算也需要搭建一个平台,需要一些设备。这两方面的数据处理成本略微不一样。当然,如何存储和分析这些生成的数据,是物联网的必要考量,无法绕过。

使用边缘计算,减少一些成本

在计算货物空间以最大化地减少死角空间,达到更高空间利用率的运输,还是检测运输车辆的损耗等方面,边缘计算都能减轻一下成本。同时,由边缘计算对区分衣服类型非常有用,能快速地处理信息。不过,使用终端边缘计算虽然更可靠与安全,但因为终端设备防护能力较弱,因此对终端密码有着更高要求。

对于边缘计算来说,其中的厚边计算将需要提供更多空间。一般来说,服务器也不会放在运输卡车上。如果是运输集装箱的话,货轮倒是有足够的空间放置服务器,成为数据传输和控制处理平台。

薄边计算则更多地运用于卡车运输。可以直接将边缘计算设备放置在卡车上,充当数据分析平台的角色。使用传感器和其他连接的设备直接将数据发送到边缘计算设备上,无需通过蜂窝传输。薄边计算支持更强大的智能计算能力,简单来说,计算速度更快。

数据分析处理,没有那么简单

物联网数据和边缘分析实际上也没有那么简单。需要部署和管理分析的方法,能够处理负载平衡和可扩展性。在诸多部署方式中,彼此之间能够支持信息共享和联动,准确无误地发送数据到计算设备,在没有建立起高效自动化模型之前,依靠人工整合十分繁琐,还有不少路要走。

云计算有强大优势

另外,物流运输有效利用了边缘计算,也不意味着云计算就不存在了。云计算能保证商业企业和政府机构能够无视距离地传输数据,为现在和未来重要数字资产的传输提供更好服务。

恢复数据靠云存储

同时,云存储也能保护和恢复本地部署数据中心,对于恢复数据来说,是很有用的。将数据传输到云中,可以有效地保存设备上的所有数据。现在云计算也正在被广泛地使用。而当传感器提供的数据越来越多时,使用云计算能提高数据的分析效率,数据分析处理上限是强过边缘计算的。云提供了更强大的扩展功能。这为数据处理提供了更好的帮助,实际上更具成本效益。

最后总结,物联网是一个庞大的系统,如果将物联网设备当成物联网智能终端系统的“眼睛”、“耳朵”或者“四肢”的话,那么,数据传输则是血液。它可以将机器和设备连接到网络上,完成高效的信息数据存储、分析,最终完成物联网这一庞大体系的运转,达成万物互联的终极目标。

编辑:yunyun
关键字: 物联网  边缘计算  云计算 
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