亚太公司欲寻求更快的响应速度,但对数据安全仍存顾虑

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桃园市使用边缘计算来管理路灯 亚太地区的企业正在寻求边缘计算,从而能够获得更快的响应速度和节省成本,但是他们也在担心,当在这类平台上处理大量数据时,会带来安全性和延迟问题。 我们经常会说,边缘部署最...

桃园市使用边缘计算来管理路灯

亚太地区的企业正在寻求边缘计算,从而能够获得更快的响应速度和节省成本,但是他们也在担心,当在这类平台上处理大量数据时,会带来安全性和延迟问题。

我们经常会说,边缘部署最主要的好处就是快速的响应速度,如果数据被传回集中式的网络进行处理,那么就无法获得快速的响应。

例如,台湾省桃园市在其青浦区推出智能路灯时就采用了边缘技术:使用的是HPE Edgeline EL10物联网网关。

台湾渴望成为一个智慧城市,并希望将边缘产品中的多传感器信息集成到集中式的平台中,以提供更好的居民服务。

桃园市政府工务局一位发言人告诉ZDNet:“某些居民智能应用程序和服务需要很及时的响应时间,但是如果将数据传回到集中式的云平台上进行处理的话,那就无法实现。”

这位发言人解释道,对于在外部环境运行的应用程序来说,网络连接也可能会受到诸如天气和道路建设等外部因素的影响,她发现由机器学习算法驱动的边缘计算能够减轻网络在传输过程的中断。

她说道,此外,通过使用边缘技术来处理数据能够减少必须通过网络传输的信息数量,从而能够减少网络和云存储成本。

为了解决客户对于外部或者物理因素的担忧,HPE等供应商所设计的产品能够承受多种外部因素,如灰尘、湿度、温度和震动等。

HPE(亚太地区)物联网企业解决方案集团总经理Jason Tan说道,供应商设计的边缘产品能够在高达70°C的环境中运行,而且无需被动散热,这能够在现场部署时提供更多的灵活性。

当被问及到桃园市政府在部署边缘技术最初遇到的问题时,这位发言人指出需要仔细监督这类系统。

“智能边缘解决方案通常需要大量的数据处理和网络连接。因此,确保定期系统更新以及多个分散式设备的稳定性是至关重要的。”

“甚至,由于越来越多的居民依赖这类服务,我们需要确保从多个传感器设备收集的数据通过适当和安全的方式进行存储。”

阿里云物联网业务部首席工程师郑可表示,客户对于边缘计算的准确性和支持这类设备的云网络延迟的担忧是很常见的。

由于每一个网络节点都是单独运行的,因此数据差异和确保数据通过适当的方式进行同步已经成为边缘计算方面的潜在挑战。

郑说道,阿里巴巴通过采用综合的方式来解决这类问题,而不是将每一个节点看做是一个独立的功能。

“虽然我们增强了边缘能力,但是数据还会反馈到云端,以确保数据的一致性和同步性。这能够允许客户利用云的可扩展性和灵活性,从而更好地满足动态需求,”他还补充道,阿里巴巴也使用了AI和机器学习来增强整个计算过程。

Tan发现,HPE的边缘系统支持其伙伴社区中未经修改的企业软件,这些社区包括Citrix、SAP、GE Digital和微软。这意味着企业用户能够在边缘、数据中心、以及云中使用同样的应用程序堆栈。

“它简化了不同地区边缘中重要数据和洞察力的共享,以实现数据相关性、深度学习和流程的协调。”他说道:“例如,在一个集中的区域汇总和分析从多个石油钻塔选择的预测性维护数据,从而实现多个石油钻塔中智能维护计划。”

他补充道,区块链技术的出现也为边缘计算平台上的分布式学习能力开辟了道路,因此能够让每一个节点通过使用区块链来处理它们的学习和决策,并确保数据的完整性和一致性。

转向边缘前要做的一些重要考虑

该发言人称,桃园市的路灯管理边缘部署当前仍然处于试点阶段,而且政府也计划在该项目中的其它阶段部署更多的路灯。

她注意到,市政府希望通过分析部署过程中收集的数据(如空气质量、气候指标和图像分析处理等因素),从而推出更多的创新服务。

当在边缘中决定应不应该分析数据数量和类型时,她说桃园政府对现场设备的网络传输带宽以及数据管理中心进行了评估。

她发现,政府也考虑了应用服务的及时性,是否需要实时处理和反馈,以及边缘计算是否能够支撑所需的速度和安全性。

她补充道,和传统的数据中心相比,外部环境更加严苛,而且这类环境中的边缘部署或许需要考虑入天气、粉尘环境、温度以及设备电力供应的稳定性等因素。

“同时,这个解决方案已经在很多的路灯中部署,这限制了处理能力和配置方面的资源,”她说道:“因此,当设计边缘计算部署时,分析最小功能和需求的能力是一个重要的考虑因素。”

阿里巴巴的郑可也发现,边缘计算也受限于安放硬件所需空间等物理因素的限制。他补充道,除了依赖强大的云来为更加密集的分析和处理能力提供所需的计算资源之外,AI对增强这类部署也至关重要。

“边缘计算适用于对处理、响应和行为速度有要求的企业应用程序,AI在其中也发挥着举足轻重的作用,”他说道:“数据能够在边缘进行分析,用于获得更加快速的响应和行为,而对于AI训练和分析而言,大量数据通常都是在云端进行处理的。”

阿里巴巴上个月宣布和Intel合作,共同开发“以数据为中心”的云边一体化边缘计算产品,采用了该芯片制造商的软件、硬件和AI技术,以及阿里云的物联网产品。

中国重庆瑞方渝美压铸有限公司是第一个部署了阿里巴巴—Intel新边缘产品的客户,该公司使用了这个平台来发现零件铸造时的生产缺陷,而无需等待生产线结束后再进行手动检查。

原文作者:Eileen Yu

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