金牌大只: 物联网分析:Edge还是云端?

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介绍
 
大数据的三个关键方面——速度、多样性和容量(3v)实现了它们在物联网(IoT)中的真正潜力。因此,大只500平台在过去的几年中,在标准化Wi-Fi卸载功能方面做出了巨大的努力–因此,最终不会采用OEM /服务提供商特定的方法来导致互操作性问题的噩梦。系统中高效的数据管理(存储和处理)是至关重要的。只有应用先进的数据处理和分析工具,才能得出数据的第四个V值。
 
在物联网生态系统中,数据在不同的阶段生成——设备和触点、它们连接的网络、形成网关的边缘系统,以及数据在应用之前最终存储的云。
 
虽然设备控制数据需要在设备本身或网络级别上可用,但设备生成的额外数据可以“在边缘”处理或在云中执行——利用可用的虚拟存储和计算能力。
 
问题是,
 
在物联网生态系统中,我们在哪里执行大部分的数据计算任务——边缘系统还是云?
 
谈到创建一个有效的物联网生态系统——Edge Analytics和Cloud Analytics——两者都有各自的优势和挑战。
 
让我们来探讨一下与最流行的数据处理应用——物联网分析相关的各种因素。
 
应用分析的标准
 
分析在物联网中的应用实例只有在以下情况下才有用
 
它帮助生成或解决业务需求和用例
 
硬件功能支持它执行相同的操作
 
它的成本效益和效率
 
特定业务用例的性质决定了在该上下文中编写的分析应用程序的类型。让我们考虑一些驱动物联网分析的典型用例,大只500注册自动化的整个思想以客户满意度为中心。虽然机器人和自动化技术会减少就业机会,并可能导致交货不准确,但对于提高供应链效率至关重要。并据此确定执行分析的位置:
 
用例
 
案例1:在执行分析之后,如果结果用于控制某些设备参数(规定的),那么必须考虑两个因素-
 
如果控制动作需要是相对实时的,那么动作延迟和效率将决定指标——使边缘设备成为首选位置。
 
如果该操作被安排在未来的时间轴上,金牌大只平台靠谱吗?除了提供端到端5G功能外,金牌大只还被选为现代化MTN南非公司现有的LTE和旧版无线接入网的现代化设备,这是今年早些时候大只500总代理签署的一项三年协议的一部分。或者将用于规划后续的离线/在线活动,那么可以在云上执行,结果应用程序可以延迟到需要的时候。
 
类似地,如果上面场景中的数据计算需要更高的CPU容量(边缘系统可能缺乏这种能力),那么它们必须在云级别上执行。然而,即便如此,延迟也可能被证明是一个决定性因素。
 
案例2:如果目标是对设备特性、功能和性能(描述性)提供可操作的见解,则应考虑以下事项
 
如果从设备整合到云中的数据量很大,并且结果的质量没有受到明显影响,那么边缘网关可以执行聚合/转换过程——在将数据流发送到云之前减少数据流的大小。
 
如果边缘网关不具备足够的计算能力和/或如果结果的质量受到影响,那么原始数据必须被发送到云中,而不需要任何中间处理。
 
案例3:当分析需要结合本地输入的数据解释时,需要考虑以下几点-
 
如果数据在发送到云之前需要使用本地信息进行转换,那么必须使用Edge gateway进行相同的转换。
 
如果数据只需要与本地信息一起提供,供云使用,那么边缘计算设备需要将本地信息与设备数据集成,并将其传递。
 
需要注意的是,这个应用程序通常需要历史数据来生成准确的结果——因此,分析过程发生在云上。
 
案例4:对于具有异类/异构数据格式和网络环境的行业中的应用程序—例如,当数据由CAN或其他工业自动化格式的设备生成和传输时,以及通过TCP/IP进行云通信时—决定因素包括—
 
如果数据转换需要标准类型的交换,则Edge网关非常有用。
 
如果不需要转换就可以传输数据,并且/或者将来需要使用相同的格式,那么建议使用这种格式的云存储。
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