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科技创新

有利于节省带宽资源

  “边缘计算”可谓是近期热门科技词汇,从到,无一不在谈论和探索边缘计算相关应用与未来发展,Gartner更是将其列为2019年十大战略性技术趋势之一,在人工智能飞速发展的时代,边缘计算获得了前所未有的关注。安防作为人工智能落地“首站”之一,对边缘计算也格外重视。伽玛智慧消防企业张总说,“将AI算力注入边缘,赋能边缘智能是大势所趋。” 按照IDC的统计数据,到2020年将有超过500亿的终端与设备联网,未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存,边缘计算所面对的市场规模非常巨大。

  应用于安防行业 边缘计算优点多多,所谓边缘计算,指在数据源头一侧提供最近端服务。和传统的中心化思维不同,他的主要计算节点以及应用分布式部署在靠近终端的数据中心,这使得在服务的响应性能、还是可靠性方面都是高于传统中心化的云计算概念,具体而言,边缘计算可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。如果用更通用的术语来表示即:邻近计算或者接近计算(Proximity Computing) 。由于其应用程序在边缘侧发起,故能产生更快的网络服务响应,满足安防行业在实时业务、应用智能等方面的基本需求。

  近年来,安防行业越来越多的数据从云中心迁移到摄像头、传感器等“边缘”位置,用以节省带宽、提升服务响应速度与可靠性,降低成本。与云计算相比,边缘计算优势明显,例如,人脸识别摄像头能够直接在本地设备上完成识别,而不再依赖云端,从而避免耗费时间上传图像、接受信息,有利于节省带宽资源。除此之外,在深山、矿井、远海航船等网络难以覆盖的地方,搭载边缘计算的视频监控系统能够实时处理数据,及时做出响应,确保安全。

  边缘计算风头正劲,在AI推动下,机器图像识别水平逐渐超越人类,开始在边缘侧得到广泛应用。边缘计算使终端能够从监控视频和图像中提取实体,并构建应用程序以发现所需信息。如果说云计算就像是天上的云,看得见摸不着,像章鱼的大脑,边缘计算就类似于八爪鱼的那些小爪子,一个爪子就是一个小型的机房,靠近具体的实物。边缘计算更靠近设备端,更靠近用户。

  现如今,大多数供应商边缘端AI软件,并用于在设备上进行图像,视频、手势、声音和动作的本地分析。2018北京安博会上,众多AI芯片公司就纷纷推出针对边缘计算应用的芯片、开发板等产品。而随着边缘计算的进一步应用,企业将不必像现在这样依赖云计算,据Gartner数据,2018年,10%的企业关闭了其传统数据中心,而到2025年,这一数字将变为80%。

  1、其实如果说云计算是集中式大数据处理,边缘计算则可以理解为边缘式大数据处理。

  2、边缘计算更适合实时的数据分析和智能化处理,相较单纯的云计算也更加高效而且安全!

  当然,边缘计算并不会取代云计算,更恰当的说法是,边缘计算是云计算的补充。目前二者融合的趋势越来越明显,将在未来相互配合,共同提升计算效率。

  实际落地前这些问题需思考,但在充分享受边缘计算带来的便利之前,也需要解决边缘侧设备的数据备份、连通、协作以及数据安全等问题。例如家庭用户在更换新监控摄像头时,需要将数据从旧设备传输到新设备,摄像头也要解决与智能门锁等设备的联动问题。显然,单纯的边缘计算并不足敷需要,云中心仍旧必不可少。但这样一来又有一个问题浮出水面:云计算与边缘计算如何做好计算能力分割?

  伽玛智慧消防公司负责人表示,所以不管是云计算还是边缘计算,不存在一方完全取代一方的状况,只是各个擅长的领域各司其职,物尽其用罢了,在最合适的场景里用最合适的运算,或者双向出击!无疑,边缘计算将对安防行业产生深远影响,但如何保障边缘数据安全与连通、如何与云计算协同配合也是值得所有人思考的问题。至于未来发展如何,我们拭目以待!返回搜狐,查看更多

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