28、工业物联网中的边缘计算与相关技术解析

工业物联网中的边缘计算与相关技术解析

1. 边缘计算的必要性

在工业物联网领域，将海量数据传输到云端进行数据分析和控制工业流程，会因延迟问题危及工厂安全。因此，出于响应速度、带宽、远程性、成本分析等多种原因，边缘计算在应对上述问题时，比云计算更具优势。

1.1 数据传输挑战

云计算的数据计算速度快且存储能力强，但在传输数据源产生的不断增加的数据时面临挑战。例如，波音飞机每秒产生 5GB 数据，而飞机与卫星或地面站之间的带宽不足以支持如此高速的数据传输；自动驾驶汽车每秒约产生 1GB 数据，需要实时数据监控和引导以避免碰撞，将大量数据发送到云端进行分析和反馈会导致延迟，这对车辆来说可能是灾难性的。所以，为避免网络压力和延迟，数据计算应在边缘进行。

1.2 物联网设备数据处理

随着各行业对自动化的需求不断增加，越来越多的设备具备物联网功能，产生的数据量巨大，甚至使云端的计算能力面临严峻考验。因此，大量数据无需发送到云端，而是在网络边缘被处理和消费。

边缘端的终端设备通常既是数据消费者，也是数据生产者。例如，智能手机在播放视频时是数据消费者，在通过 Instagram、YouTube、Twitter 或 Facebook 等云服务上传照片或视频时则是数据生产者。如果视频文件较大，原始数据不会直接上传，而是先调整到合适的分辨率，这一工作由边缘计算完成，可节省上传所需的带宽，减轻网络压力。

1.3 数据处理的优势

在边缘处理数据而非在云端，能确保数据更好的完整性和隐私性。网络边缘与互联网通信，可能位于设备内部或设备的本地网络中，如用户路由器、ISP、边缘服务器或物联网相机内的处理