边缘计算应用于智能家居行业能带来哪些不一样的变化?

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随着物联网的快速发展以及数据处理2.0时代的来临,边缘计算很快成为了广受追捧的热门技术。IDC数据显示,未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理和存储,边缘计算市场规模将超万亿,成为与云计算平分秋色的新兴市场。

边缘计算起源于传媒领域,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。

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随着物联网的快速发展以及数据处理2.0时代的来临,边缘计算很快成为了广受追捧的热门技术。IDC数据显示,未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理和存储,边缘计算市场规模将超万亿,成为与云计算平分秋色的新兴市场。

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边缘计算是分布式、分散式计算,可将大量功能置于最终用户位置附近。因此,这是计算机能力和移动性不断提高的自然演进。当基础架构概念通过适当的可用软件标准化,5G网络全面运行并在全球范围内可用,物联网组件制定了标准,成本开始下降以使物联网本身开始成熟时,将发生巨大的变化。

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边缘计算将处理带到网络上的设备或网关。基本概念是由以下思想驱动的:必须以极低的延迟执行某些类型的处理才能反馈诸如本地分析、机器人功能和传感器操作之类的过程。强大的边缘设备和网关可以压缩数据以传输到云端,执行预处理或处理和协调自主任务,而无需访问中央计算机。

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单个的边缘节点可以将本级内智能前端以及边缘计算所需的存储资源以及计算资源进行统一管理,根据需求调度智能算法,结合边缘计算节点的智能分析能力,实现在本级内完成所有预定的智能功能;多个边缘计算节点可以根据需求组合,形成一个智能网络,在网络中对数据进行加工,交换数据,共享计算结果。

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边缘计算一方面因为可以就近计算便可以对庞大的人脸数据、人群分析、生物识别、商品识别等分析结果进行高效的处理,让原先智能场景不再需要在现场部署昂贵笨重的硬件设备,极大地提高了智能场景的落地效率和复制速度。另一方面分布广泛的摄像头因为边缘存储服务的就近存储,也可以把海量的监控数据就近存储起来,提供了就近高速可存可分析的业务体验。

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家中有非常多的智能家居的设备,智能家居不同产品之间互动场景的定义,需要边缘计算。这个边缘计算或者是个网关、或者是个中控系统,设备之间的互联互通、场景控制需要通过云计算与边缘计算协同。

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与云计算相比,边缘计算提供了更好的可靠性。所有的边缘数据中心和物联网设备都位于用户附近。因此,网络中断的可能性非常小。如果您的边缘中心不可用,则物联网设备将自动处理该请求。边缘计算既可以通过减少网络传输数据量来消减传输成本,还可以进一步提高云计算中心和数据中心的计算效率,同时避免把一些敏感的源数据传输汇聚到网络上、云端或者数据中心,进一步增强了数据安全性。

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