物联网和边缘的关系

物联网 边缘计算
英国正在发展的边缘计算平台与高速、高带宽的5G和全光纤连接相结合,使先进的人工智能(AI)驱动的应用程序和服务几乎可以覆盖该国的所有企业。我们现在生活在一个机器之间的互动比人类更多的世界里。

物联网(IoT)正迅速成为现实。

英国正在发展的边缘计算平台与高速、高带宽的5G和全光纤连接相结合,使先进的人工智能(AI)驱动的应用程序和服务几乎可以覆盖该国的所有企业。我们现在生活在一个机器之间的互动比人类更多的世界里。

物联网的增长依赖于边缘扩展,因为它需要一个具有强大网络连接、区域化计算能力和云接入的平台。如果没有这些边缘功能,企业将无法像使用云应用程序那样大规模使用物联网应用程序。这些设备需要处理来自构成物联网的多个传感器和设备的大量数据。

由于延迟和成本方面的考虑,在主要公共云提供商的数据中心运送所有要处理的数据将变得不可持续。为了缓解这种情况,物联网需要网关集线器来聚合数据、操作执行器并在用于连接到网络的传感器协议之间进行转换。这最适合边缘数据中心,网关将在其中过滤掉不必要的数据并将关键信息传递给托管在公共云中的专有应用程序。

边缘的行业采用目前由早期采用者使用提供 IT 服务、计算和云访问的 MEC(多访问边缘计算环境)引领。然而,这将很快让位于大都市级别的共享服务。智慧城市、交通和能源领域已经有了实际用例,但只有在边缘基础设施平台充分发展其低延迟连接、到公共云的高速回程和本地计算能力后,才会大规模采用。

然而,在企业层面,三个挑战通常阻碍物联网的采用,首先是需要充分了解它可以从纯业务角度提供的好处。然后是将多种物联网设备、网关及其生成的数据集成到企业当前架构中的挑战。AI 应用程序的增长也意味着架构必须促进更多数据传输回边缘,以便在智能物联网系统中进行决策。

第三个挑战是更长期存在的问题,即如何获得具备与流程业务转型相一致的数据架构所需技能的员工。组织只能通过选择在边缘平台和物联网实施之间的发展关系方面具有深厚专业知识的合适合作伙伴来克服这一普遍存在的困难。

为了加速物联网,获得可靠和低延迟的连接变得至关重要。与基于连续传感器数据流的应用程序市场相比,硬件设备的主要市场将相形见绌。专注于实时和聚合数据分析的应用程序需要具有低抖动、丢失和滞后或具有专用高带宽的连接。

随着物联网的发展,它将扩展到需要不同类型连接的广泛业务应用程序中。然而,传统的多协议标签交换 (MPLS) 几十年来一直是互联网的支柱,但在灵活性方面无法与 SD-WAN(广域网中的软件定义网络)的更新迭代相匹配。但由于其可靠性和可扩展性,MPLS 将继续支持许多服务。

与缺乏分布式 IT 环境所需的中央可见性和控制的传统 WAN 架构不同,SD-WAN 为企业带来了巨大的变化。它可以轻松配置多个设备,从而节省时间并提高效率。组织可以根据用户体验实施自己的策略,将网络优先级分配给最关键的业务应用程序,以避免抖动、滞后或断电。跨多个站点推出新应用程序变得更快、成本更低。

尽管对边缘服务的访问不依赖于 SD-WAN,但越来越多地使用软件来定义和优化网络性能将加速边缘计算平台的全面运营,并允许边缘价值链生态系统通过 API 以编程方式充分开发和交互。

边缘基础设施的增长现在覆盖了大约 95% 的英国企业,为组织提供了物联网和人工智能驱动的自动化、效率和创新所需的架构。

责任编辑:华轩 来源: 人工智能与物联网
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