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邊緣計(jì)算對(duì)物聯(lián)網(wǎng)重要性 四信邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)的特點(diǎn)

行業(yè)新聞 | 2019-11-27 09:38:11
  物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將在更靠近設(shè)備本身的地方進(jìn)行處理,而不是通過遠(yuǎn)距離傳輸?shù)郊械臄?shù)據(jù)中心或云中進(jìn)行處理。利用占用空間很少的微型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò),邊緣計(jì)算使組織能夠?qū)崟r(shí)收集并分析重要數(shù)據(jù),而不會(huì)增加現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施的負(fù)擔(dān)。

邊緣計(jì)算

  邊緣計(jì)算對(duì)物聯(lián)網(wǎng)至關(guān)重要的三個(gè)原因:


  速度


  對(duì)于公司來說,支持隨時(shí)隨地訪問內(nèi)容不再是一種競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),而是一種最佳做法。然而,隨著物聯(lián)網(wǎng)連接分散在不同地理位置上的更多用戶群,使部署更快的網(wǎng)絡(luò)變得越來越困難。


  邊緣計(jì)算有助于提高網(wǎng)絡(luò)速度和降低延遲。由于處理已移至網(wǎng)絡(luò)“邊緣”并靠近最終用戶,因此需要通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆坪蛿?shù)據(jù)中心(有時(shí)還會(huì)返回)的數(shù)據(jù)會(huì)更少。通過清理網(wǎng)絡(luò)流量,邊緣計(jì)算可以保持較高的連接速度并最小化延遲。


  網(wǎng)絡(luò)速度和位置是相互關(guān)聯(lián)的。從理論上講,沿光纖電纜傳輸?shù)臄?shù)據(jù)從紐約到舊金山需要21毫秒的傳輸時(shí)間,但此估算假設(shè)是一條直接路徑(不太可能),并且無法解決臭名昭著的“最后一公里問題”, 其中數(shù)據(jù)在到達(dá)最終目的地之前要通過復(fù)雜的本地網(wǎng)絡(luò)路由,而這又會(huì)增加10-65毫秒的延遲。


  當(dāng)使用邊緣數(shù)據(jù)中心將數(shù)據(jù)處理移至離數(shù)據(jù)源更近的位置時(shí),此數(shù)字可能會(huì)下降到微秒??s短數(shù)據(jù)中心與最終用戶之間的物理距離,既可以最大程度地減少延遲,又可以提高可靠性。


  位置優(yōu)化


  公司還可以確定哪些數(shù)據(jù)在哪里處理。例如,業(yè)務(wù)關(guān)鍵型數(shù)據(jù)可以在邊緣數(shù)據(jù)中心處理,而非關(guān)鍵處理需求可以由更遠(yuǎn)的另一個(gè)設(shè)施來承擔(dān)。其結(jié)果是用戶可以更快地訪問內(nèi)容,而企業(yè)可以更好地利用帶寬。


  安全


  對(duì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的一個(gè)主要批評(píng)是,它們代表著任何網(wǎng)絡(luò)的潛在漏洞。由于邊緣計(jì)算的分布式結(jié)構(gòu),從而增加了可能的攻擊向量和漏洞點(diǎn)數(shù)量??紤]到這些安全問題,優(yōu)質(zhì)邊緣數(shù)據(jù)中心提供商已經(jīng)采取主動(dòng)措施來保護(hù)其客戶的網(wǎng)絡(luò),其中一些措施包括最先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)和行業(yè)最佳認(rèn)證,例如ISO 27001。


  但是邊緣計(jì)算也提供了一些固有的安全優(yōu)勢(shì)。由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)離源頭更近,且不會(huì)在網(wǎng)絡(luò)上廣泛傳播,因此實(shí)際面臨的危險(xiǎn)是有限的。

工業(yè)智能網(wǎng)關(guān)

  四信工業(yè)智能網(wǎng)關(guān)F-G100是一款工業(yè)級(jí)邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān),該系列產(chǎn)品可幫助用戶快速接入高速互聯(lián)網(wǎng),實(shí)現(xiàn)安全可靠的數(shù)據(jù)傳輸,采用Arm架構(gòu)高端處理器;標(biāo)準(zhǔn)Linux系統(tǒng)支持用戶二次開發(fā),軟件多級(jí)檢測(cè)和硬件多重保護(hù)機(jī)制來提高設(shè)備穩(wěn)定性。邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)擁有強(qiáng)勁的邊緣計(jì)算能力,分擔(dān)部署在云端的計(jì)算資源,在物聯(lián)網(wǎng)邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)優(yōu)化、實(shí)時(shí)響應(yīng)、敏捷連接、模型分析等業(yè)務(wù),使AI時(shí)代下的數(shù)字化物聯(lián)網(wǎng)更進(jìn)一步。

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