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不能再錯過的IoT與邊緣計算

2019-07-25 13:54 物聯傳媒

導讀:青雲QingCloud在Cloud Insight Conference(CIC)2019正式宣布了IoT戰略,實則也是將雲的基礎設施能力延伸至物聯網,從而促進行業全面數字化轉型。

1995年,比爾蓋茨在書籍《未來之路》中提及物聯網概念,但受限于當時各方面的技術水平,並沒有引起關注;

1999年,美國麻省理工學院Auto-ID實驗室提出物聯網概念,當時僅以物品編碼技術、RFID技術和互聯網技術作爲理念支撐;

2005年,國際電信聯盟ITU正式提出物聯網概念,指出世界上所有物體都可以進行聯網和互動。

當時間繼續往前推移直到現在,物聯網已然形成完整的産業鏈,籠統可以分爲感知層、網絡層、平台層以及應用層。每個層次都聚攏了大批企業,因爲相信物聯網的前景而持續深耕技術與生態。

7 月 25 日,由青雲QingCloud 主辦的 Cloud Insight Conference 2019(簡稱CIC 2019)正式拉開大幕。IoT與邊緣計算 成爲大會亮點主題之一,吸引了衆多與會者的關注與討論。

IoT爲什麽又一輪被提出?

作爲一個提出已有20年的老概念,物聯網在目前獲得突破性關注的原因可分爲兩方面:

01 技術的發展演變

首先,根據摩爾定律,一定周期內芯片的性能將提升一倍。計算成本的下降促進智能設備種類及數量的爆發增長。

其次,通信技術升級推動企業業務形態升級,後者又推動了大數據技術的發展,使得企業擁有海量數據存儲和處理的能力。

還有近期引起廣泛討論的AIoT,體現了AI技術的成熟與應用。

02 應用需求的增長

如今各行各業都在數字化轉型,智慧建築、智慧高速、智慧城市、工業互聯網等應用頻頻落地。傳統雲計算(包括數據中心)在這時只能做到核心業務系統的數字化,海量數據將在數據中心之外産生。青雲QingCloud在Cloud Insight Conference(CIC)2019正式宣布了IoT戰略,實則也是將雲的基礎設施能力延伸至物聯網,從而促進行業全面數字化轉型。

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部署物聯網難度如何?

在進行市場布局時,青雲QingCloud首先切入了視頻領域,以小見大地理解了客戶在部署物聯網時的痛點與難題。

車輛識別&高速收費場景 舉例,客戶的首要需求是減少人力成本。傳統的解決方案是攝像頭拍車,識別車輛後把杆擡起來,車輛不做停留就可以走,相當于用AI識別的算法讓車無障礙通過。

但是,高速公路每個卡口最少有10個攝像頭,大的收費站每天通過160-180萬輛車,在國慶這類高峰期每天的通過量是400萬輛,以500K計算一張圖片的大小,每天整體帶寬需求將達40G左右,成本著實太大。

其次,在雲端部署AI模型,整體鏈路很長,一旦網絡挂掉或者抖動,杆就擡不起來,車輛無法放行,影響了服務的可用性。

再看流程工業 ,青雲QingCloud接觸了一家在全國有23家工廠的企業,客戶想對全國範圍內所有工廠的數據進行分析和監控。這是一個非常龐大的工作,因爲工藝流程數據裏包含了大量的低價值數據(沒有變化的數據),直接上傳到雲端是沒有必要的,將導致成本與資源的浪費。此外,若工廠需要對數據進行實時監測,必然難以接受所有數據都上傳到雲端的延時。第三,制造業尤其看重數據安全問題,更傾向在靠近用戶側進行部署。

總體看來,延遲、成本、可用性、安全 是部署物聯網的最常見難題。

如何解決這些問題?

青雲QingCloud打造了雲網邊端一體化平台——QingCloud IoT,通過豐富的産品架構完成物聯網業務的構建。

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邊: EdgeWize邊緣計算平台。青雲QingCloud使用標准的網絡接入方式將設備就近接入到EdgeWize邊緣節點。

霧: 在EdgeWize邊緣節點上一層,可以是計算能力稍微大一點的邊緣節點,既可以是用戶自己的設備,也可以是青雲QingCloud私有雲平台的易捷版本。

雲: QingCloud IoT平台。將海量設備安全連接到物聯網平台,適配多種物聯網協議,滿足最基本的設備運維管理。

端: 終端,包括硬件和各類傳感器。不管是物聯網應用、雲平台應用還是端的應用,都可以通過OpenPitrix應用管理平台進行統一的分發和管理。

基于以上模式,更多的計算能力與設備連接起來,形成一張協同工作的大網,推動物聯網應用的成功部署。

在CIC 2019上,青雲QingCloud著重分享了“雲網邊端一體化” 戰略中兩個十分重要的部分。

01 EdgeWize邊緣計算平台

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EdgeWize邊緣計算是以軟件的形式實現邊緣功能的。它基于Linux操作系統,支持X86和ARM CPU架構,硬件最低配置的內存是512MB,可以跑在任何一個滿足要求的硬件上。

在上文提到的高速收費口場景 裏,青雲QingCloud在攝像頭對接的視頻服務器後面增加部署了視頻節點服務器,裝上 EdgeWize,把AI模型放進去,AI識別在邊緣做計算,就能迅速識別出車牌、車型等信息。

大量數據在邊緣處理,既節約了流量帶寬和視頻存儲成本,又降低了時延,保障業務的可靠運行。據青雲QingCloud透露,該項目計劃實現300毫秒內的“無障礙通過”,目前正在測試階段。 對比雲平台架構兩三秒的通過時間,邊緣識別的效果可謂是立竿見影。

總體來看,EdgeWize主要是解決四個問題:

首先是本地響應 ,意味著速度會極大的提升。第二是離線操作 ,以高速收費口舉例,EdgeWize邊緣計算不需要聯網操作,是本地的局域網。第三是兼容已有業務 ,繼續利用舊有設備,對傳統企業十分友好。第四是雲網邊端一體化的協同 ,在邊緣處理的數據將進入雲端進行回歸訓練,後通過應用分發的方式分發到邊緣節點,保持信息的有效循環。

02 QingCloud IoT平台

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青雲QingCloud認爲,雲平台廠商能夠繼承原有的網絡、防火牆、大數據組件、數據庫等服務,在做物聯網平台時具有更大的競爭優勢,包括在基礎設施上更健壯,承載更多海量設備的接入,在第三方數據分析上更方便等等。

物模型數據映射功能 是QingCloud IoT平台首先強調的一大亮點。通過平台提供的數字化模型工具,用戶可以輕松定義設備屬性、描述設備能力,獲取設備狀態。比如一間房間有多寬、多長、多高、什麽位置布置了煙霧傳感器、有沒有報警等。基于這些信息建立物理設備和上層應用系統之間溝通的模型,將爲後續的業務處理設定好基礎條件。

其次是突出的設備管理能力 。QingCloud IoT平台設計直接面向海量設備,提供多種設備注冊或預注冊的方式,使海量設備輕松連接到雲端。另外,平台可提供針對所有數據模型的強大搜索引擎,快速定位設備狀態,查詢設備信息。

除此以外,QingCloud IoT平台還將提供設備全生命周期的安全保護、管理海量連接的IoT Hub、不同維度需求的設備監控、高效的運維管理等服務形式。與其他物聯網平台相比,在功能模塊上突出自身的個性設計,打造平台的核心能力。

物聯網前進的腳步正在加快!

萬物互聯時代,數字經濟成爲推動企業發展的主要路徑。芯片、傳感器、無線模組、網絡通信、平台、系統及軟件開發、智能硬件、系統集成及應用服務等各領域的企業都在爲物聯網事業不斷奮鬥。

青雲QingCloud定位于平台層,始終堅持技術創新,提升雲計算基礎設施性能。在CIC 2019現場,青雲QingCloud正式向全行業發布的QingCloud IoT平台和EdgeWize邊緣計算産品,深刻體現了物聯網時代傳統雲模式的改變——包括開發新的增值功能、向邊緣延伸、向行業場景下沉。

與青雲QingCloud IoT 與邊緣計算産品經理王小虎所表示的如出一轍,物聯網不是爲了解決技術問題,而是爲了解決用戶實際的應用場景問題。

當然,在衆多垂直的細分領域,雲服務商並不能完全涉及且做到最好。所以面對外界,青雲QingCloud始終保持開放、中立、有節制的態度,致力于打造良好生態,與行業夥伴一道爲物聯網解決方案的成功落地而努力。