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“混为一谈”——不同计算方式 “混合”应用赋能安防

随着现代物联网的技术飞速发展,大量的数据也在产生。面对海量数据处理的压力,各种“计算”层出不穷,例如:云计算、雾计算、边缘计算等名词纷纷涌现,即便经常处于接触此类概念的安防行业,君君也很容易被这些不同的计算方式弄得坠入雾中。这些计算方式有何区别?应用于哪些场景?在不同场景或同一场景的不同情况下又要如何选择计算方式?今天就让君君来告诉大家吧

云计算、雾计算、边缘计算各有优点

从计算方式上来讲,云计算是“云+端”的模式。智能安防终端通过网络连接到云计算中心,获取按需、共享和可配置的计算资源,与云形成一个综合平台。这种计算方式为我国庞大的视频监控网提供了存储、检索、分析等方面的强大支撑。

作为云计算的补充,边缘计算指在靠近物或数据源头的一侧,为摄像头等终端设备就近提供服务,如果说云计算提供强大的全局结构化数据推理分析和资源管控力,那么边缘计算则提供快速、敏捷、高效、精准的实时响应。

而雾计算则相当于“更贴近地面的云”,可以创建分布于不同地方的云服务。

在不同应用场景三者所展现出的优势也不尽相同,那么,智能时代,在复杂安防实际应用场景中,如何处理三者的应用与配合?

不同计算方式协同处理问题 赋能各类场景

随着万物互联市场的发展,单一的计算方式并不能解决某一场景中的所有问题。WMIC 2018世界移动互联网大会上,分享通信集团董事局主席蒋志祥提出了“混合计算”的概念,引起热议。

“混合计算”就是通过5G万物互联能力,将云计算、雾计算、边缘计算等计算方式排列组合,实现高效协同计算,满足视频图像高效处理等需求。

以公共安全视频监控为例,前端摄像机要提高实时性、在本地完成图像识别,就需要将AI算力注入边缘,而在边缘处理过的数据则需要上传至云端,以便进行综合分析。

智慧交通领域中,车辆在自动行驶时遇到紧急情况,需要边缘计算技术在毫秒级时间内做出判断,而交通诱导则需要立足于云计算对交通大数据的综合分析与挖掘。

混合计算不会仅依赖5G的速度,还需要各方协同,相信随着产业链不断完善,混合计算将赋能安防各类应用场景。

混合计算尚存在多重挑战

混合计算作为新兴概念,目前尚未有成熟的技术方案和框架。从其概念中也可以看出,其面临的挑战之一就是连通性。不仅需要兼容物联网中大量的异构总线和多制式的网络,还要保持实时性和可靠性,实现数据协同。

而在各种计算方式协同工作后,其应用场景也将越来越复杂,如何如何将有效信息整合到任务中、如何将将任务及时下发到各节、又如何抵御网络攻击保障安全与隐私……这些都是对混合计算协同能力的重要考验。

结语:

虽然在现阶段的技术下还很难做到混合计算,但是相信随着科学技术的发展,在未来混合计算将会应用到我们的生活方方面面,为我们的社会发展做出更大的贡献。

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190729A08TC900?refer=cp_1026
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