
边缘计算网关(又叫物联网边缘计算网关),简称 Edge-Gateway,是一种可以在设备上运行本地计算、消息通信、数据缓存等功能的工业智能网关,可以在无需联网的情况实现设备的本地联动以及数据处理分析。
智慧眼智脑识别终端是能够运行本地计算、消息通信、数据缓存等功能的工业级物联网边缘计算网关,搭载国产自主研发的TPU,满足网点中各类物联网设备、视频设备的连接管理、设备数据计算等需求,具有高稳定性、高可靠性、高安全性和易扩展性,结合不同的应用场景,搭配多样化算法,实现人脸布控、视频结构化分析、行为分析、轨迹分析、热力分析等应用,为金融行业进行AI赋能。
1、延迟问题
延迟是指处理和分析捕获数据所需的时间。连接到互联网的设备必须在100毫秒内响应,有时甚至不到10毫秒。因此,计算过程必须尽可能本地化,以抵消远距离传输数据的固有延迟。
通过物联网中的边缘计算,计算将在源头附近完成,例如传感器,如果汽车上的传感器判断出将要发生碰撞,那么系统就必须具有足够的确定性,能够在一定的时间范围内部署安全气囊,如果在长距离传输数据方面有任何滞后,那就是根本不安全的。
2、带宽问题
运行软件和生成数据的大多数物联网设备需要链接到云以存储和进一步处理该数据。因此,需要大量的功率和带宽将IoT数据传输到云。
在物联网中使用边缘计算,组织可以减少互联网带宽的使用,因为可以在源附近处理大量数据。
例如,边缘计算相机可以通过分析警察仪表板的视频源来帮助执法机构减少带宽,相机摄像头可以实时生成大量的视频和音频记录,但只有在必要时才将相关数据发送到云端。
3、带宽成本问题
物联网应用程序生成大量相对低价值的时间序列数据。这意味着带宽成本,设备获得带宽的机会成本,存储和分析成本,以及云中这些低价值时间序列数据的计算成本。
有了边缘计算,这些数据就可以被捕获,如果有必要的话,在将数据发送到云或其他上游聚合点之前进行分析和汇总,这比通过WAN链路发送未经过滤的数据要便宜得多,后者通常非常昂贵。
4、传统系统连接问题
公司经常连接到物联网的传统系统具有非IP/以太网接口。因此,他们需要来自模拟或专有系统接口的物理转换,以便能够使用和分析数据。这只能在生成数据的原始设备旁边完成。
这是物联网中的边缘计算可以提供帮助的地方。边缘可以充当新旧之间的中介,为没有现代计算能力的传统资产添加智能功能。
5、物联网安全问题
尽管云服务提供商已经为终端客户的物联网产品开发了出色的安全性,但运营技术专业人员仍然担心他们的敏感数据一旦离开企业的墙壁就不会安全。
为了解决这个问题,可以在边缘添加更多智能来保护系统,使其更强大,可以抵御黑客攻击和入侵。因此,任何中断都将仅限于边缘计算设备和这些设备上的本地应用程序。
边缘计算在物联网中应用的领域非常广泛,特别适合具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、 异构汇聚和本地安全隐私保护等特殊业务要求的应用场景。为了打造更适合行业应用的物联网通讯终端产品,四信通信充分利用边缘计算技术,大力研发生产出了F-G200边缘计算网关,该系列产品可帮助用户快速接入高速互联网,实现安全可靠的数据传输。
当前,物联网(IoT)技术领域充释着各种标准,像NB-IoT、LoRa、SigFox等,他们正通过各自擅长的技术和应用抢夺IoT风口,以争取在这片广阔的市场上取得优势。这里写描述
NB-IoT是由电信标准延伸而出的,主要是由电信运营商支持,而LoRa则是一个商业运用平台,两者主要区别在于商业运营的模式:NB-IoT基本是由电信运营商来把控运营,所以使用者必须使用它的网关及服务,而LoRa就量对开放一些,有各种不同的组合方式,商业的模式是完全不同的。
技术层面上来看,NB-IoT和LoRa的差异其实并不是很大,属于各有优劣。而相对于某些领域,国内有一些用户在并行使用这两种技术和网络。NB-IoT相对而言是受限于基站的,而LoRa则要加入一个网关相对简单容易,并且总的来说价格要比NB-IOT低廉。用户可以根据需求,增加不同的网关覆盖。所以从覆盖程度上来说LoRa的覆盖程度可能比NB-IoT更广一点。
LPWAN又称LPN,全称为LowPower Wide Area Network或者LowPower Network,指的是一种无线网络。这种无线网络的优势在于低功耗与远距离,通常用于电池供电的传感器节点组网。因为低功耗与低速率的特点,这种网络和其他用于商业,个人数据共享的无线网络(如WiFi,蓝牙等)有着明显的区别。
在广泛应用中,LPWAN可使用集中器组建为私有网络,也可利用网关连到公有网络上去。
LPWAN因为跟LoRaWAN名字类似,再加上最近的LoRaWAN在IoT领域引起的热潮,使得不少人对这两个概念有所混淆。事实上LoRaWAN仅仅是LPWAN的一种,还有几种类似的技术在与LoRaWAN进行竞争。
概括来讲,LPWAN具有如下特点:
• 双向通信,有应答
• 星形拓扑(一般情况下不使用中继器,也不使用Mesh组网,以求简洁)
• 低数据速率
• 低成本
• 非常长的电池使用时间
• 通信距离较远
LPWAN适合的应用:
• IoT,M2M
• 工业自动化
• 低功耗应用
• 电池供电的传感器
• 智慧城市,智慧农业,抄表,街灯控制等等
LoraWAN和Lora之间关系
虽然一样是因为名字类似,很多人会将LoRaWAN与LoRa两个概念混淆。事实上LoRaWAN指的是MAC层的组网协议。而LoRa只是一个物理层的协议。虽然现有的LoRaWAN组网基本上都使用LoRa作为物理层,但是LoRaWAN的协议也列出了在某些频段也可以使用GFSK作为物理层。从网络分层的角度来讲,LoRaWAN可以使用任何物理层的协议,LoRa也可以作为其他组网技术的物理层。事实上有几种与LoRaWAN竞争的技术在物理层也采用了LoRa。
LoraWAN的主要竞争技术
这里写描述
如今市场上存在多个同样使用LoRa作为物理层的LPWAN技术,例如深圳艾森智能(AISenz Inc)的aiCast。aiCast支持单播、多播和组播,比LoRaWAN更加复杂完备。许多LoRaWAN下不可能的应用因此可以实现。
Sigfox使用慢速率的BPSK(300bps),也有一些较有前景的应用案例。
NB-IoT(Narrow Band-IoT)是电信业基于现有移动通信技术的IoT网络。其特点是使用现有的蜂窝通信硬件与频段。不管是电信商还是硬件商,对这项技术热情不减。
关键技术Lora简介
LoRaWAN的核心技术是LoRa。而LoRa是一种Semtech的私有调制技术(2012收购CycleoSAS公司得来)。所以为了便于不熟悉数字通信技术的人们理解,先介绍两个常见的调制技术FSK与OOK。选用这两个调制方式是因为:
1这两个是最简单、最基础、最常见的数字通信调制方式
2在Semtech的SX127x芯片上与LoRa同时被支持,尤其是FSK经常被用来与LoRa比较性能。
OOK
OOK全称为On-Off Keying。核心思想是用有载波表示一个二进制值(一般是1,也可能反向表示0),无载波表示另外一个二进制值(正向是0,反向是1)。
在0与1切换时也会插入一个比较短的空的无载波间隔,可以为多径延迟增加一点冗余以便接收端解调。OOK对于低功耗的无线应用很有优势,因为只用传输大约一半的载波,其余时间可以关掉载波以省功耗。缺点是抗噪音性能较差。
这里写描述
FSK
FSK全称为Frequency Shift Keying。LoRaWAN协议也在某些频段写明除LoRa之外也支持(G)FSK。FSK的核心思想是用两种频率的载波分别表示1与0。只要两种频率相差足够大,接收端用简单的滤波器即可完成解调。
对于发送端,简单的做法就是做两个频率发生器,一个频率在Fmark,另一个频率在Fspace。用基带信号的1与0控制输出即可完成FSK调制。但这样的实现中,两个频率源的相位通常不同步,而导致0与1切换时产生不连续,最终对接收器来讲会产生额外的干扰。实际的FSK系统通常只使用一个频率源,在0与1切换时控制频率源发生偏移。
这里写描述
GFSK是基带信号进入调制前加一个高斯(Gaussian)窗口,使得频率的偏移更加平滑。目的是减少边带(Sideband)频率的功率,以降低对相邻频段的干扰。代价是增加了码间干扰。
对于这一方面的研究实验发现:学习Lora调制技术的一些准备及发现
然而,对于“悠久历史积累”和高安全、易部署等综合优势的LoRa阵营来说,最近几年里,在技术和落地方面虽取得了长足的进步,但离真正的规模、解决行业客户的切实问题是有着不小的差距。那么,究竟是技术壁垒突破较难?产业链生态不健全?亦或者是商业模式限制了从业者对市场规模的想象?对于LoRa产业链的广大从业者而言,找到制约LoRa技术大规模发展的瓶颈,并联手产业合力突围对推动产业良性发展至关重要。
边缘服务器为用户提供一个进入网络的通道和与其它服务器设备通讯的功能,通常边缘服务器是一组完成单一功能的服务器,如防火墙服务器,高速缓存服务器,负载均衡服务器,DNS服务器等。
对物联网而言,边缘计算技术取得突破,意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端,处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率,减轻云端的负荷。由于更加靠近用户,还可为用户提供更快的响应,将需求在边缘端解决。
物联网应用
全球智能手机的快速发展,推动了移动终端和“边缘计算”的发展。而万物互联、万物感知的智能社会,则是跟物联网发展相伴而生,边缘计算系统也因此应声而出。
事实上,物联网的概念已经提出有超过15年的历史,然而,物联网却并未成为一个火热的应用。一个概念到真正的应用有一个较长的过程,与之匹配的技术、产品设备的成本、接受程度、试错过程都是漫长的,因此往往不能很快形成大量使用的市场。
根据Gartner的技术成熟曲线理论来说,在2015年IoT从概念上而言,已经到达顶峰位置。因此,物联网的大规模应用也开始加速。因此未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期,边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表(0条)