Impulsionadas pela onda 5G, aplicações como a colaboração veículo-estrada, o estacionamento inteligente, o planeamento inteligente dos transportes e a condução autónoma são geralmente colocadas na ordem do dia. Ao mesmo tempo, o 5G provocou uma enorme explosão na quantidade de dados. Cada vez mais aplicações estão a ser executadas na nuvem, e muitos cenários de aplicações específicas terão requisitos de latência muito rigorosos. Com o rápido aumento de dados fortes em tempo real, o pré-processamento é realizado no lado da borda, de modo que a "computação de borda" surgiu no campo do transporte inteligente.
O que é a computação periférica
A computação de ponta é o elo central da arquitetura da rede 5G. Refere-se a uma plataforma aberta distribuída que integra capacidades essenciais como a rede, a computação, o armazenamento e as aplicações na extremidade da rede, perto da fonte das coisas ou dos dados. A computação periférica é uma estrutura de computação distribuída que aproxima as aplicações empresariais das fontes de dados, como os dispositivos IoT ou os servidores periféricos locais. Esta abordagem à fonte de dados pode trazer enormes benefícios comerciais: informações mais rápidas, melhores tempos de resposta e melhor disponibilidade de largura de banda.
Na era da Internet de Todas as Coisas, dispositivos maciços serão ligados à rede para recolha de dados e interação com o utilizador. A computação periférica está frequentemente associada à Internet das Coisas. Os dispositivos IoT envolvem um processamento cada vez mais potente, pelo que as grandes quantidades de dados gerados podem ser re-migradas para a "extremidade" da rede. Isto significa que os dados não têm de ser continuamente transferidos para trás e para a frente entre servidores centralizados para processamento. Como resultado, a computação de ponta é mais eficiente na gestão de grandes quantidades de dados de dispositivos IoT, com menor latência, processamento mais rápido e escalabilidade. Sob o efeito multiplicador do 5G e da IA, que expande as capacidades de alta largura de banda e baixa latência da transmissão de dados sem fios, as pessoas estão cheias de expectativas quanto ao que a computação periférica pode alcançar. Esta tecnologia aumentará consideravelmente a velocidade dos sistemas de computação periférica e, em última análise, melhorará a sua capacidade de suportar aplicações em tempo real.
De acordo com as previsões da IDC, o número de ligações IoT globais aumentará para 27 mil milhões em 2025 e o número de dispositivos IoT atingirá os 100 mil milhões. Espera-se que a quantidade total de dados globais atinja 163 ZB em 2025, e mais de 70% de dados e aplicações serão no futuro. Serão gerados e processados na periferia.
Nos primeiros tempos da computação em nuvem, muitas pessoas acreditavam que o valor do terminal tinha atingido o seu limite. Todos os dados através da rede seriam transmitidos para a nuvem para processamento e cálculo, e depois devolvidos ao terminal do utilizador. Mas a evolução dos factos é algo inesperada. Muitos cenários de aplicação têm requisitos muito rigorosos em termos de latência. Se depender inteiramente da nuvem, a eficiência diminuirá inevitavelmente.
Aplicação da computação periférica nos transportes inteligentes
A implementação de transportes inteligentes é um enorme projeto de sistema. Para além do ajustamento do espaço urbano e das estradas, é também necessário um sistema de gestão estável e fiável que combine as mais recentes tecnologias de software e hardware para fazer face a aplicações complexas em vários cenários. De acordo com um relatório de investigação de consultoria da McKinsey, os transportes representam a maior percentagem de aplicações industriais de computação periférica.
medida que a quantidade de dados de tráfego urbano aumenta, aumentam também as necessidades dos utilizadores em tempo real de informações de tráfego em massa. Se todos os dados forem transmitidos de volta para o centro de computação em nuvem, surgirão problemas como o desperdício de recursos de largura de banda e atrasos. No entanto, se os dados forem analisados e processados em tempo real no servidor periférico, os utilizadores podem tomar decisões com base nas condições da estrada em tempo real e nos recursos disponíveis. Instruções nesse sentido.
A aplicação da computação periférica nos transportes é em aplicações baseadas na localização geográfica, como os transportes urbanos inteligentes e a gestão de instalações. Para a tecnologia de identificação da localização, a computação periférica pode processar e recolher dados baseados na localização geográfica em tempo real sem ter de os transmitir para um centro de computação em nuvem. Tomar as medidas adequadas.
Além disso, na aplicação de sistemas de videovigilância urbana, pode ser criada uma nova plataforma de serviços de software e hardware de aplicação de videovigilância que integre modelos de computação periférica e tecnologia de videovigilância para melhorar as capacidades de processamento inteligente das câmaras frontais do sistema de videovigilância, afectando assim o sistema de alerta precoce e o mecanismo de eliminação.
Não é difícil perceber que a "computação em nuvem" é equivalente ao cérebro dos dispositivos inteligentes, processando processos relativamente complexos, enquanto a "computação periférica" é equivalente às terminações nervosas dos dispositivos inteligentes, realizando algumas reacções "subconscientes", o que há muito atormenta o desenvolvimento da indústria. Há esperança de soluções para muitos dos problemas.
Aplicação da computação periférica na colaboração veículo-estrada
Os cenários de aplicação mais típicos, como os automóveis inteligentes, não podem transmitir dados para a nuvem para serem processados antes de serem tomadas decisões. Em vez disso, é necessário recolher uma grande quantidade de dados em tempo real. É este o valor da computação periférica.
Por exemplo, quando um carro autónomo enfrenta um perigo e precisa de parar a tempo, precisa de carregar dados para a "nuvem", calcular o comando de paragem e depois transmiti-lo ao carro, que responderá. Nesse caso, é preferível deixar que o próprio veículo disponha de um certo poder de computação para lidar com este problema. Ao mesmo tempo, também podemos imaginar um cenário em que catástrofes naturais súbitas, interferências de sinal ou falhas técnicas fazem com que os automóveis e comboios autónomos numa determinada área caiam num estado sem rede. Nesse caso, só podem contar com o poder de computação que lhes é dado pela computação periférica para reagir de forma "automática" e garantir a sua segurança.
Além disso, os transportes inteligentes estão a evoluir da gestão do tráfego num único cenário para serviços de transporte em cenários integrados. Os cenários V2X podem ajudar a condução inteligente a ser mais segura, mais eficiente, mais económica e mais conveniente, tais como avisos de limite de velocidade, avisos de condições meteorológicas adversas, lembretes de fusão e despacho de cruzamentos, etc. As tecnologias-chave do V2X incluem a perceção, o mapeamento de alta definição e o posicionamento. Os elevados requisitos de potência de computação, a elevada mobilidade, a elevada fiabilidade e o desempenho em tempo real colocam grandes desafios técnicos, e a computação periférica terá mais tecnologias no domínio da colaboração veículo-estrada. Romper o espaço.
Aplicação da computação periférica no tráfego estático
A aplicação da computação periférica no estacionamento inteligente também se reflecte no sistema de controlo do estacionamento e na Internet dos veículos, afectando o seu número futuro de estacionamento e o planeamento do tráfego rodoviário. Atualmente, o estacionamento inteligente foi incluído na construção estratégica de novas infra-estruturas e cidades inteligentes. A computação periférica ajuda o estacionamento inteligente a tornar-se mais maduro e perfeito. Os métodos de gestão do estacionamento inteligente registaram grandes progressos, acelerando a integração da tecnologia e das empresas.
Os grandes volumes de dados de informações de tráfego estáticas estão a aumentar com o tempo e o armazenamento em nuvem e outros serviços semelhantes estão sob pressão de um grande número de pedidos complexos de processamento de dados. A construção de um estacionamento inteligente assenta num único modelo de computação em nuvem de processamento centralizado que não consegue resolver todos os problemas. É necessária a integração de vários modelos de computação para resolver estes problemas. O modelo de computação periférica pode migrar a computação ao máximo para perto da fonte de dados, e as necessidades reais são processadas na extremidade do modelo de computação. A computação periférica tem várias vantagens importantes no estacionamento inteligente, como o processamento maciço de dados, a baixa latência e o conhecimento da localização.
Resumir
Atualmente, o mercado chinês da computação periférica está ainda na fase inicial da indústria e tem um grande potencial de explosão tecnológica. Vários tipos de intervenientes no sector estão a planear ativamente a conquista do mercado. Os principais fabricantes e instituições de investigação científica estão a formular normas e especificações. Embora não se tenha chegado a um consenso, foram formadas várias alianças industriais no país e no estrangeiro para promover vigorosamente as normas e o progresso tecnológico da computação periférica. Para unificar as normas de produção destes dispositivos, é necessário que algumas empresas importantes no domínio dos transportes inteligentes assumam a liderança na formulação de normas.
A chegada da computação periférica torna os transportes inteligentes mais seguros. Quer se trate de transportes rodoviários, ferroviários, marítimos ou aéreos, a segurança é o aspeto mais importante no sector dos transportes. Acredito que, no futuro, haverá mais avanços tecnológicos no domínio da "computação de ponta" dos transportes inteligentes e que estes poderão melhorar efetivamente a nossa vida quotidiana nos transportes.