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未來趨勢——邊緣計算與5G融合,將會發(fā)生什么?

作者:小編 時間:2024-05-28 22:31:18 點擊:


本文圖片來源:CEChina
  隨著人們對邊緣計算和5G的興趣和投資不斷增加,各種應用將從它們的融合中受益。
  邊緣計算在創(chuàng)建和處理數據方面正扮演著越來越重要的角色。預計到2025年,50%的企業(yè)數據將在邊緣創(chuàng)建和處理,而目前只有10%。
  與此同時,隨著部署步伐的加快,對5G基礎設施的投資正在迅速加速。麥肯錫預測,到2025年,電信公司對5G基礎設施的投入將超過6000多億美元。
  很明顯,邊緣計算和5G正在改變我們利用數據的方式,無論是在制造運營、資產管理、全渠道運營、智能電網、貨運監(jiān)控、智能交通系統(tǒng)、公共安全還是應急響應系統(tǒng)。然而,由于它們專注于數據活動的不同領域,這些進步引出了一個問題:“如果將它們結合起來會發(fā)生什么?”
  簡而言之,這種融合為很多行業(yè)帶來了令人興奮的、以前無法實現的新應用。邊緣計算和5G的融合通過降低延遲和優(yōu)化網絡邊緣的服務交付,實現了無與倫比的數據和應用訪問能力。這對包括自動駕駛汽車、自主機器人、安全性提升和增強/虛擬現實在內的新興應用至關重要。

▲到 2025 年,50% 的企業(yè)數據將在邊緣創(chuàng)建和處理,而目前這一比例為 10%。
圖片來源:L&T Technology Services
  01  協(xié)同的潛力:釋放融合的力量
  邊緣計算與5G相結合可以提升數字體驗,提高性能,促進數據安全,并實現多個行業(yè)的不間斷運營。它實現了前所未有的數據可訪問性,以及對雙向通信的可靠和安全訪問。連接性與高級計算相結合,為制造企業(yè)的發(fā)展帶來了更大的潛力。
  邊緣計算使數據存儲和計算更接近環(huán)境、事物和人創(chuàng)建數據的地方。邊緣數據中心創(chuàng)建本地化的處理區(qū)域,并在本地收集和分析數據,降低使用集中式云應用時通常會出現的延遲。延遲的降低包括兩部分——網絡延遲和應用程序延遲。
  網絡延遲是數據包遍歷網絡并返回所花費的時間減去應用程序可能花費的計算時間。5G標準本身能夠降低網絡延遲,尤其是在具有超低延遲連接(URLLC)的第16版標準發(fā)布以后。
  應用程序延遲是計算本身所花費的時間。通過運行在與5G網絡無縫通信的邊緣服務器上的多接入邊緣計算(MEC)軟件平臺,將網絡和計算緊密耦合,可以減少應用程序的延遲。對于延遲關鍵應用程序,需要這兩個要素協(xié)同工作,才能為計算機視覺處理和沉浸式應用提供足夠低的延遲。
  為實現這些功能,需要不同領域的技術進步。如上所述,3GPP 5G標準和MEC是主要的兩個方面。其他關鍵進步還包括網絡基礎設施的小型化和虛擬化、邊緣計算能力的提高、工業(yè)用途可預留頻譜的可用性,以及在人工智能和機器學習應用(如計算機視覺)方面,物體檢測和分類的速度和準確性的進步。
  過去,蜂窩基站體積大且價格昂貴,明顯高于Wi-Fi網絡基礎設施。設備端蜂窩調制解調器的芯片也比Wi-Fi客戶端芯片和設備貴得多。隨著 5G 的發(fā)展,這一差距已大大縮小,5G小基站只有披薩盒大小,在許多大規(guī)模工業(yè)環(huán)境中,專有5G網絡的總擁有成本要低于Wi-Fi。此外, 5G網絡的大部分功能現在都是通過軟件實現的,而不需要專用芯片和硬件,因此可以遠程更新網絡功能和應用安全補丁。
  邊緣計算服務器也經歷了類似的轉變。過去的計算機架又大又笨重,而現在一個公文包大小的服務器就能運行功能強大的企業(yè)應用。
  頻譜是另一個重大飛躍。在包括美國、英國和德國在內的一些國家,頻譜可由企業(yè)在其所在地輕松、直接地預訂使用,無需像預訂移動運營商頻譜那樣復雜。與使用未經許可的Wi-Fi頻譜進行關鍵任務連接相比,使用預留頻譜可以避免生產線停工、安全事故等,從而降低業(yè)務風險。
  在過去幾年中,人工智能/機器學習的進步也為提高運營效率、安全性、質量和成本開辟了巨大商機。5G攝像頭可以捕捉視頻流,以監(jiān)控生產線的產品質量。連接5G的無人機可以檢查太陽能、風能、煉油廠、火車或電力線的缺陷。利用基于機器學習的實時計算機視覺應用,倉庫機器人可以安全地從彼此和近距離工作的人身邊飛馳而過。然而,這些人工智能應用需要高吞吐量、低延遲的5G網絡和邊緣計算才能實時交付結果。此外,所有這些視頻數據都可以通過限制在工業(yè)地點和地理操作區(qū)域內來確保安全,從而降低企業(yè)的安全漏洞。
  02  邊緣計算支持的沉浸式體驗
  邊緣使企業(yè)能夠增強和改進使用和管理實物資產的方式,從而為客戶開發(fā)獨特的交互式體驗。如今,各品牌制造商正在利用邊緣計算以前所未有的速度處理和響應與客戶的互動,從而在客戶體驗領域帶來持續(xù)的創(chuàng)新和改進。由于邊緣計算不依賴于互聯網連接,無論連接不穩(wěn)定還是服務器中斷,企業(yè)都可以支持不間斷的客戶體驗。如果通過穩(wěn)健的實施來實現5G的速度和低延遲,那么對開放無線電接入網絡(ORAN)的要求也將得到巨大提升。
  借助邊緣計算,企業(yè)可以通過提供與邊緣設備并行工作的服務來提供超個性化和全渠道的客戶體驗。由于邊緣降低了與云計算相關的數據延遲,它為提供更好的客戶服務開辟了新的途徑,可以通過多個渠道與用戶實時互動,從而提升客戶滿意度和品牌影響力。
  03  5G與邊緣計算用例
  隨著5G的進一步推廣,一些現有的邊緣計算應用領域也將得到改善。
  醫(yī)療:機器人輔助手術程序可以使外科醫(yī)生的手術過程更順利,手術時間更短,對患者的侵入性更小。在這種情況下,邊緣計算會帶來多個微小變化,但這些變化累加起來會產生重大影響。例如,切口尺寸變小,外科醫(yī)生無需站立,即可獲得最佳的手術部位視野。他們還可以利用更直觀、更自然的控件。
  汽車:邊緣計算為自動駕駛汽車提供了更高的安全性和可靠性、更快的決策速度、更優(yōu)化的帶寬利用率和增強的隱私性。邊緣計算通過快速傳感器數據分析和識別障礙物(如果有的話)來提升車輛的安全性。其分散式架構可以提高可靠性,使車輛即使在網絡中斷時也能運行。本地數據處理無需將數據傳輸到遠程服務器,從而提高數據的隱私和安全性。通過限制發(fā)送到云的數據量,邊緣計算還可以優(yōu)化帶寬使用。
  制造業(yè):邊緣計算允許制造商通過機器對機器通信和先進的機器人技術,在其供應鏈和工廠車間引入自動化,所有這些都更接近數據源。邊緣計算無需將數據傳輸到服務器進行分析和響應,而是使管道流量監(jiān)測、機器循環(huán)跟蹤和金屬板疲勞檢測等任務能夠在本地執(zhí)行。這種方法可以減少延遲,實現快速分析和糾正措施。
  資產管理:邊緣計算可以支持離資產更近的實時監(jiān)控和決策,從而實現遠程資產管理。通過邊緣計算,組織可以在本地收集和處理數據,從而提高響應時間、維護、正常運行時間和資產利用率。邊緣計算還最大限度地減少企業(yè)對持續(xù)網絡連接的依賴,使他們能夠優(yōu)化運營并最大限度地提高生產力。
  零售:邊緣計算使零售企業(yè)能夠推動實時營銷以增強客戶體驗。由于邊緣計算可以對客戶輸入做出快速反應,品牌可以提供超個性化的體驗,并提高收入和忠誠度。邊緣計算在零售業(yè)的一個主要應用是無接觸結賬。店內的邊緣網絡可以使用人工智能處理店內攝像頭收集的數據,經過訓練的人工智能可以識別商店物品,使顧客在經特定通道離開商店時,實現自動結賬。很明顯,這樣就不需要排隊等候了。
  04  關鍵指標的提升
  借助5G,邊緣計算可以為各行各業(yè)的新平臺、新體驗和新產品創(chuàng)造機會。通過邊緣設備、網絡和網關的計算能力,企業(yè)可以利用云計算固有的持續(xù)交付和穩(wěn)健的資源分配原則?,F代企業(yè)還可以對數據中心之外的云進行虛擬化。云端負載,包括現代的人工智能和分析,可以向邊緣遷移。邊緣計算支持:
  ■ 通過最大限度地減少漏洞以及向中心樞紐的數據傳輸,改進數據控制并降低成本;
  ■ 通過利用更多的數據源并在邊緣處理數據,從而更快地獲得見解和采取行動;
  ■ 通過支持即使沒有互聯網連接也能自行運行的系統(tǒng)來實現不間斷運行,從而降低成本和減少中斷。
  05  多接入邊緣計算
  邊緣計算作為云計算的下一階段,有助于為用戶提供本地化數據,從而減少網絡負載。多接入邊緣計算(MEC)是向前邁出的重要一步,它展示了云計算如何用于更快的通信和網絡。MEC與5G結合使用時,可提供更高的處理和網絡速度,實現高帶寬數據傳輸和低延遲連接。
  5G和邊緣計算的融合會促進所有行業(yè)的業(yè)務發(fā)展,并改變企業(yè)的運營方式和人們的工作方式。它將使企業(yè)能夠進行實時營銷,并提供超個性化、推薦、購物和各種其它高級實踐,以增強客戶體驗,同時優(yōu)化數據傳輸的成本。在車間和企業(yè)層面,它將影響從機械化到裝配線和自動化的工業(yè)級連接的所有領域,實現超個性化以及實時糾正措施。
  采用開放、混合和多云架構,無論數據是在公共云或私有云,還是在集中式或內部數據中心運行,都可以確保企業(yè)能夠利用數據提供創(chuàng)新的互聯體驗。
  關鍵概念:
  ■ 了解5G和多接入邊緣計算帶來的突破性新應用。
  ■ 邊緣計算和5G的融合通過降低延遲和優(yōu)化網絡邊緣的服務交付,實現了更好的數據和應用可訪問性。
  思考一下:
  哪些5G和邊緣計算應用最能讓您的企業(yè)受益?


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