1. Il concetto di edge computing
L'edge computing è nato nel settore dei media. Si riferisce a una piattaforma aperta che integra le funzionalità di rete, elaborazione, archiviazione e applicazioni di base sul lato vicino alla fonte degli oggetti o dei dati per fornire il servizio finale più vicino. Nell'Internet degli oggetti, l'edge computing è l'elaborazione e l'analisi locale eseguita sul lato del dispositivo finale vicino alla fonte dei dati. Poiché siamo vicini al terminale, i nostri calcoli saranno più in tempo reale.
In sostanza, l'edge computing e il cloud computing sono nati entrambi per affrontare i problemi di elaborazione dei dati, ma sono implementati in modi diversi. Il cloud computing raccoglie i dati per i calcoli, mentre l'edge computing esegue i calcoli sul terminale. Quali sono quindi i vantaggi del cloud computing?
Dalla figura si evince che il cloud computing deve trasmettere tutti i dati attraverso la rete e rispondere, mentre l'edge computing elabora i dati sui dispositivi edge per rispondere in modo tempestivo e allo stesso tempo invia i dati elaborati al cloud.
Le auto a guida autonoma di oggi hanno centinaia di sensori e generano 40 TB di dati ogni 8 ore di guida. La maggior parte di questi dati non è importante e non è pratico trasferire una tale quantità di dati nel cloud. . L'edge computing risolve molto bene questo problema. Calcola prima a livello locale e poi carica i risultati dei calcoli importanti sul cloud.
Cosa possiamo imparare da questo esempio?
La guida autonoma richiede che il sistema abbia capacità di risposta in tempo reale. Si possono immaginare le conseguenze sulla strada se il sistema non risponde in tempo. Questo riflette la natura in tempo reale e la necessità dell'edge computing.
Una tale quantità di dati deve contenere una grande quantità di dati inutili. Non è pratico trasmetterli tutti al cloud. L'edge computing risolve questo problema. Dopo il calcolo, i risultati importanti vengono trasmessi al cloud, con un notevole risparmio di risorse di banda.
Naturalmente, l'edge computing non è destinato a sostituire il cloud computing, ma a completarlo. Infatti, i risultati dell'edge computing saranno ancora inviati, in tutto o in parte, al cloud per l'archiviazione e l'analisi.
2. Calcolo dei bordi mobili (MEC)
Devo menzionare il MEC perché, con l'arrivo dell'era 5G, la nostra vita mobile cambierà ulteriormente. Le future stazioni base di comunicazione avranno capacità di calcolo e le APP mobili che utilizziamo eseguiranno i calcoli presso la stazione base più vicina, il che, a mio avviso, ci porterà a un'esperienza d'uso più veloce.
3. Applicazioni di produzione intelligente
Lo scopo della produzione intelligente è quello di realizzare una fabbrica intelligente e di rendere le macchine e le attrezzature autoconsapevoli. Sostituire il processo decisionale umano. Come raggiungere questo obiettivo? L'edge computing è un buon mezzo. Distribuendo una piattaforma AI di edge computing intorno al dispositivo ed eseguendo algoritmi di apprendimento automatico, la piattaforma di edge computing diventa il cervello della macchina e calcola e analizza i dati provenienti da vari sensori. In seguito, si determina se lo stato del robot è normale e quale azione eseguire.
Con l'intensificarsi della produzione intelligente, sempre più dispositivi sono connessi a Internet e sempre più dati vengono generati. I dispositivi di edge computing diventeranno gradualmente popolari per elaborare questi dati. Allo stesso tempo, l'obiettivo finale della produzione intelligente, l'autoconsapevolezza delle apparecchiature richiede algoritmi di intelligenza artificiale (AI) per prendere decisioni, e il sito di produzione ha elevati requisiti per il controllo in tempo reale delle apparecchiature, quindi in futuro questi algoritmi saranno sicuramente calcolati sui dispositivi edge. e quindi controllare il dispositivo in tempo reale, diventando davvero il cervello del dispositivo.
4. Gateway di edge computing
Il gateway edge Lo ZHL4911 ha forti capacità di edge computing, condivide le risorse di calcolo distribuite nel cloud e implementa l'ottimizzazione dei dati, la risposta in tempo reale, la connessione agile, l'analisi dei modelli e altri servizi nei nodi edge dell'Internet degli oggetti, portando l'Internet degli oggetti digitale più avanti nell'era dell'intelligenza artificiale.
Il gateway edge Lo ZHL4911 funge da hub di comunicazione tra il sito applicativo industriale e il server della piattaforma, realizzando la raccolta dei dati, la conversione del protocollo di comunicazione e la trasmissione dei dati nel sito industriale e fornendo un canale di dati efficiente e affidabile per l'informatizzazione delle apparecchiature e le applicazioni di big data industriali nel settore industriale.