现在科技发展的这么快,要知道,任何一种技术都不是凭空而生的,每一项信息技术的产生,都是新型应用日益增加的高性能、高实时、低能耗、低延迟的需求,与当前信息系统及其结构在计算、存储、传输等方面不足而矛盾的产物。(比个喻吧,现在都5G时代了,可是我用的是小灵通,但是我又想享受5G,怎么办呢,买5G手机啊!!啊哈哈哈哈。。)
确实如李彦宏所言,在过去的十几年里,IT技术发展的过程中遇到各种各样的困难,当然也有前所未有的革新。云计算、AI以及物联网等技术的发展,让数以亿计的移动设备接入到互联网中。这些设备每天都会产生大量的数据,随着计算的压力增加,计算开始从核心区域朝边缘设备转移,于是,边缘计算技术开始出现。
这个9月,AI芯片独角兽地平线发布了自诩最强边缘 AI 芯片地平线「旭日3」,一时间引起轰动。相比第二代芯片,「旭日3」的AI性能上得到很大提升,只需在 2.5W 的功耗下,能够达到等效 5TOPS 的标准算力。尤其是对应高端市场的旭日3M,有更强大的编解码能力,强大的ISP效果令其极具竞争力。
原文地址:https://dzone.com/articles/9-iot-predictions-for-2018
12 月 3 日、4日,2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本,并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例,深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态,企业如何与开源社区紧密配合,实现共赢。
导读:边缘计算概念刚出来的时候,很多人的第一反应是“这是哪个行业组织或者公司为了拉动市场需求而创造出来的新词汇吧?”
随着越来越多的物联网设备连接起来,它们将产生海量的数据。但是,将所有这些数据发送到云端进行处理可能会适得其反。边缘计算是将数据处理推到原点(传感器设备)附近,而不是发送到位于数千英里外的集中式云。
随着科技的飞速发展,物联网与边缘计算的结合已经成为推动各行各业创新发展的关键力量。物联网通过互联网将各种物理设备紧密连接,实现设备间的信息交互和数据共享,而边缘计算则将计算和数据存储功能从传统云计算中心推向网络边缘,为用户提供更快速、更安全的数据处理体验。这种融合不仅极大地提升了数据处理速度,降低了数据传输延迟,还在隐私保护和系统安全性方面展现出卓越的优势。
嵌入式系统是以应用为中心,以计算机技术为基础,能够根据用户需求(功能、可靠性、成本、体积、功耗、环境等)灵活裁剪软硬件模块的专用计算机系统。它们通常用于特定的任务,具有高度的集成性和优化,以满足特定的性能要求。
物联网网关是连接物联网设备和互联网的重要桥梁,它负责将物联网设备采集到的数据进行处理、存储和转发,使其能够与云端或其他设备进行通信。物联网网关的作用是实现物联网设备与云端的无缝连接和数据交换。
当下,云计算技术属于比较热门的技术,本期文章我们主要介绍云计算领域的技术场景之一的边缘计算技术,今天我将从什么是边缘计算技术、为什么需要边缘计算、边缘计算和云计算对比、边缘计算工作原理等几大方面,和朋友们一起交流边缘计算技术。
随着5g工业物联网时代的来临,传统工业制造也发生了巨大变化,以往的机械生产逐渐被智能化、信息化的远程管控所代替,旨在实现优质、高效、低耗、清洁、灵活的生产,建立基于工业大数据和“物联网”的智能工厂,工业物联网网关的智能工厂应用正在不断的革新中。
12月15日,由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题,汇聚了超40位技术专家,共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果,吸引超过1000名开发者的参与。
摘 要: 伴随着物联网的迅猛发展,以及 5G 时代的到来,边缘计算越来越得到广泛的重视与应用。本文从边缘计算的基本概念、边缘计算———物联网深度发展的解决方案、边缘计算——物联网深度发展的解决方案、边缘计算的广泛应用、边缘计算面临的挑战等多方面,论述了边缘计算在缩短数据的传输距离,消除带宽延迟问题,提升应用和性能的可靠性,降低运行成本的作用。
有时更快的数据处理是一种奢侈——有时它生死攸关。例如,自动驾驶汽车本质上是一台装有轮子的高性能计算机,它通过大量的传感器来收集数据。为了使得这些车辆能够安全可靠地运行,它们需要立即对周围的环境做出反应。处理速度的任何延迟都有可能是致命的。虽然联网设备的数据处理现在主要是在云端进行的,但在中央服务器之间来回传送数据可能需要几秒钟的时间。这一时间跨度太长了。
物联网见证了互联网技术融入日常生活的戏剧性发展。然而,由于缺乏安全保障,社会压力和政府行为迫使工程师实施更强大的安全功能。边缘计算如何提供帮助?为什么它会成为未来物联网的最终解决方案?
导读:工业物联网近些年发展迅猛,无论是操作运营技术(Operation Technology,OT)还是信息技术(Information Technology,IT),都在积极探索和实践,一方面在于落地场景的价值论证,另一方面在于技术创新,以更好地应对场景挑战。
近日,江行智能宣布完成3000万元A轮融资,由松禾资本领投,红杉资本、BV百度风投跟投,青桐资本担任财务顾问。江行智能曾于18年7月获红杉资本数千万天使轮融资。
从物联网从业者的角度来看,经常看到对计算更加可用和分布式的需求。当开始将物联网与OT和IT系统整合时,面临的第一个问题是设备发送到服务器的庞大数据量。 在一个工厂自动化的场景中,可能有数百个集成的传感器,这些传感器每1秒发送3个数据点。大部分的传感器数据在5秒钟之后就完全没用了。 数百个传感器,多个网关,多个进程,和多个系统,需要几乎在瞬间处理这些数据。
MEC的引入为行业业务提供了一种新的服务,通过MEC分流实现公网服务专网,提供超低时延的本地准专属网络;分布式边缘云基础设施为跨多地行业应用提供按需、便捷的边缘云服务;集成行业通用引擎,为上层业务快速开发与开展提供快速支撑。
什么是边缘设备?哪里是边缘层的边界?随着边缘计算的快速发展,这些问题越来越难以回答。越来越多样化的边缘设备和越来越模糊的边缘层给传统的工业物联网架构带来了很大的改变——这些改变既促进了技术和业务的发展,也带来了极大的安全隐患。这篇译文主要讲了边缘设备给工业物联网带来的影响。在翻译完这篇文章之后,译者结合国内工业互联网的现状,分析了可能存在的安全隐患,并呼吁政府相关部门尽快联合边缘设备厂家、安全厂商一起讨论制定边缘设备的相关安全规范,保证工业互联网的快速安全发展。
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边缘计算的潜在价值甚至让不少企业喊出了“边缘计算干掉云计算”的口号,而在一些更有诱惑力的价值吸引下,一些物联网和云计算企业开始按捺不住,纷纷走向了豪赌边缘计算的道路。
2022年12月13日,“2022英特尔物联网区域合作伙伴大会”在深圳召开,这也是今年英特尔中国物联网部门在中国大陆的首次线下活动,汇聚了英特尔中国物联网部门的多位高管,以及众多物联网领域的合作伙伴。在本次会议上,英特尔分享了物联网及智能边缘业务的最新发展战略、技术进展和行业洞察,并携手生态伙伴重点分享了英特尔物联网及智能边缘解决方案在金融服务、工业、零售、社区与园区等领域的前沿创新实践成果。
“大数据”不再只是一个流行词。弗雷斯特研究公司的研究人员发现,“2016年,近40%的公司在实施大数据技术,并且扩大了采用力度。另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。” 类似的,NewVantage Partners的《2016年大数据高管调查》发现,如今62.5%的公司在生产环境中至少有一个大数据项目,只有5.4%的企业组织没有计划或开展大数据项目。 研究人员表示,采用大数据技术的势头不太可能很快就减慢。IDC主管分析和信息管理的集团副总裁丹·维塞特(Dan Vesset)说:“出现的大量
EdgeOne的背景介绍涉及到了多个领域的发展,特别是互联网技术、内容分发网络(CDN)的演进,以及边缘计算的崛起。以下是对EdgeOne背景的详细探讨:
随着物联网(IoT)的快速发展,越来越多的设备正在接入互联网,并形成一个庞大的物联网系统。这些设备可以是传感器、执行器、嵌入式系统或其他智能设备,它们通过网络连接与云平台、移动应用程序或其他设备进行通信。本文将介绍一些物联网设备接入的前沿技术,并展望未来的趋势。
两年前,谷歌推出了旗下的张量处理器(Tensor Processing Units),即TPUs。
物联网(IoT)有望在未来十年实现爆炸性增长,预计到2025年,物联网设备的增长将超过750亿,在短短10年内能实现5倍的飞跃。
计讯物联边缘智能物联网关,广泛应用于对接入量和时效性有要求的物联网场景当中。计讯物联边缘智能物联网关支持边缘计算实现终端数据处理优化,为数据安全提供条件,有效减轻平台服务端压力,全网通4G网络,高速率低延时,高性能的工业级32位通信处理器,软件多级检测和硬件多重保护机制运行稳定可靠。
边缘计算是指在靠近数据生成的本地设备和网络中,就近收集汇总并计算分析数据。在当前的各类物联网应用中,由于对数据安全和低时延的要求越来越高,因此越来越多方案选择采用边缘计算模式,即不再将大量的现场数据上传到云端计算,而是直接在本地进行实时的数据处理和高频数据/指令交换,只有最终的决策相关数据才上传到云端。
边缘计算意味着更快的响应时间、更高的可靠性和安全性。关于物联网(IoT)是如何给制造业带来革命,人们已经说了很多。许多研究已经预测到2020年将有超过500亿台设备被连接。预计每天每个工厂将收集超过14.4亿个数据点。这些数据将被聚合、清理、处理,并用于关键的业务决策。
随着物联网的发展,企业发现自己面临着集成多种设备和协议的挑战,其中许多设备和协议具有不同的功率和连接要求。这种组合还可能包括遗留技术。物联网网关正在成为构建强大物联网和在边缘计算场景中提供计算能力的重要组成部分。
市场研究&咨询公司Grand View Research预测,「即使在冠状病毒在全球肆虐的背景下,边缘计算以及5G网络市场最终也将出现显著增长。到2027年,边缘计算解决方案的市场规模将从35亿美元增长到434亿美元。」
2022年12月3日、4日,由中国通信学会作为指导单位,Apache IoTDB Community、清华大学软件学院、中国通信学会开源技术委员会联合主办,“科创中国”开源产业科技服务团和天谋科技(北京)有限公司承办的 2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。
边缘计算(Edge computing),是一种分散式运算的架构,它将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘计算能提高数据处理能力,使数据处理最接近数据源,从而提供更好的性能和实时体验。据IDC统计数据显示,到2020年将有超过500亿的终端和设备联网,其中超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储,边缘计算市场之大,可超万亿。也正是如此,各大巨头纷纷发力边缘计算,边缘计算市场吸引了许多知名企业,包括AWS、思科、华为、IBM、英特尔、微软等,下面盘点各类边缘计算的“玩家”们,看看2018年上半年他们做了什么。
物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋,但需要解决安全、计算资源分配不均,及监管诸多问题
不确定性正笼罩着我们的世界,这不仅表现在政经格局方面,也表现在我们熟悉的信息技术领域。
物联网 Internet of things(IoT),是一种与物有关的互联网,通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。物联网技术伴随着计算机技术和互联网发展而快速发展,逐渐成为我国经济转型升级的一大突破点。
推动经济健康发展增长,就要持续促进和扩大消费需求,提升消费体验。随着物联网技术的普及,面向日常消费的智慧零售应用迎来爆发式增长,不仅可以提升消费者消费体验,还可以提高商家营销和管理效率。本篇就为大家简单介绍一下基于边缘物联网关的智慧零售应用方案。
边缘计算市场吸引了许多知名企业,包括AWS、思科、华为、IBM、英特尔、微软等,各类边缘计算的“玩家”们在2018年上半年做了什么? 边缘计算市场前景及估值 边缘计算(Edge computing),
人工智能(AI)和物联网(IoT)的加速融合引发了人们对物联网人工智能(AIoT)的兴趣。
5G边缘计算工业网关,边缘计算就近处理海量数据,实现工厂大量设备高效协同工作,智能化自动化管理。
当前,我国正处于数字经济高速发展的时代,数字技术不断重塑商业环境,越来越多的企业逐渐意识到,只有实现数字化转型,才能抓住发展新机遇。企业是经济数字化转型的重要实施主体,进一步推进经济数字化转型,则需要充分发挥数据的驱动作用。伴随着互联网、云计算、大数据、区块链、人工智能等技术的蓬勃发展,物联网连接数爆发式增长,数据处理量激增,促使边缘计算技术开始崛起。
AI 科技评论消息,据外媒 Zdnet 报道,微软官方表示,将在未来四年投入 50 亿美元用于物联网研究、产品、服务和新项目上。
今天,数据的重要性正带动企业对于数字转型的庞大需求,但大量数据却为既有信息系统架构带来沉重负担。
当下,伴随着物联网、人工智能、5G等新概念大火的同时,随之而来的边缘计算强势崛起。那么问题来了,那究竟什么是边缘计算呢?从技术上来讲,边缘计算是一种分散式运算的架构,在这种架构下,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移至网络逻辑上的边缘节点来处理。通俗来讲,边缘计算将原本完全由中心节点处理的大型服务通过分解切割,化成更小更容易管理的部分,同时分散到边缘节点去处理。这样的话,缩小边缘节点用户终端装置的距离,从而可以加快资料的传送速度和处理速度,进而大大降低延迟。
人工智能(AI)正推动着科技创新的下一波浪潮,而数据则是其动力源。因此,在你的AI实现中,数据处理可以说是其中最重要的部分之一,特别是在分布式和经常断开连接的环境中,这在物联网(IoT)应用中非常常见。
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