5G将定义定义多样化应用场景

　　物联网的发展让大量设备开始联网,在互联网边缘产生了海量数据,边缘计算以其精准高效的实时响应速度获得了青睐。据IDC发布的《中国制造业物联网市场预测2016-2020年》报告显示,2018年将有40%的数据需要在网络边缘侧进行分析、处理与存储。显然,云服务架构无法很好地满足这一要求,而边缘计算是在靠近数据源头的网络边缘侧,就近提供边缘智能服务,能实现更快的网络服务响应,弥补了云计算响应不及时、功耗高的问题,满足了企业在实时业务、安全与隐私保护等方面的需求。

　　根据IDC的预测,到2020年,物联网会有500亿感知设备,50%的计算会在边缘设备上,云边融合是未来普遍的模式.

　　虽然边缘计算产业变得非常火热,但中国工程院院士邬贺铨指出,现在边缘计算发展仍存在不少问题值得思考,例如:

　　边缘计算和云计算之间如何优化配置?

　　边缘计算是否需要软件定义?

　　边缘计算节点之间要不要互通?

　　笔者认为,边缘计算更强调“边缘”,是因其更靠近数据生成的设备端,这就意味着关于边缘计算诸多疑问需要具体到应用场景来展开。

　　在交通领域做车流监控或者车牌辨识,每天所需的数据量及所需要处理的数据量巨大。而就目前的带宽水平,还无法支持设备到云端之间的数据传输,所以需要将处理和存储功能放置在网络边缘附近,边缘计算可以确保速度和延迟要求。同样,边缘计算节点之间要不要互通也要看具体应用场景。例如停车场,确定有没有车停在车位是通过相对应的地磁来判断,应用中会有误差率,而如果这个车位周围的边缘节点可以互通,用多组信息来判断车位是否被占用,准确率就会大幅提升。

　　研华做平台不做产品,所以需要根据用户需求优化软硬件配置,提供更好的边缘计算平台。在不久前落幕的研华物联网共创峰会上,研华就展示了WISE-PaaS/EdgeSense边缘智能与无线感测整合软件服务解决方案,为多样多变的物端并串连上云端提供了绝佳的落地平台。

　　WISE-PaaS/EdgeSense套件所含的WISE-Agent工具,几乎支持市面上所有物端设备之通讯协议,可快速完成底层设备链接,使系统扩充容易。数据汇聚到EIS后,再由EIS转换成统一的物联网格式上传云端,EIS强大的边缘计算能力并可针对数据进行整理、分析和过滤,以缩减上传云端的数据量、节省用户通讯费用。

　　面向5G,拓展边绿计算

　　边缘计算可以说是未来电信网络中最为重要的一环,尤其是在无人驾驶、VR/AR,8K视频、物联网等技术被广泛应用的5G时代.

　　边缘计算将很好的帮助运营商降低核心网压力、提升接入网的能力与价值。5G的布署在工业物联网中对于无线视频监控、生产数据无线回传等各类对广覆盖、移动性、低时延、高容量有需求的应用场景,提供无线连接的服务。

　　一些大型工业企业也在探索5G私有网络的布局,用超低延迟5G NR链路替换和重构工厂中的有线工业以太网。在工业领域5G正在积极与时间敏感网络TSN进行集成,以满足工业现场超低延迟、精确实时性、高可靠性的需求。

　　这也让电信行业越来越重视边缘计算的发展与实际落地。但就目前而言,边缘计算想要真正实现大规模现网部署仍面临着众多挑战。

　　5G作为边缘计算的强大网络支撑,虽然具备提供边缘计算业务的能力,但更要认清行业对于边缘计算的差异化需求。

　　研华与运营商的合作,正是优势互补的过程,重点是平台对接。通过研华的共创SRP,联手运营商的网络能力以及更多第三方应用商,从而形成边缘计算的开发环境,为企业快速提供打包式的一条龙服务。研华与三大运营商有着密切的联系,并计划与中国联通南京研发中心开展合作。

　　目前,研华与运营商的合作,主要以WISE-Paas平台为基础,与合作伙伴共同完成基于WISE-PaaS平台可扩展和进化的物联网解决方案,最终通过Paas平台实现自上而下的部署、配置。

　　不难看到,众多产业链伙伴架在研华WISE-PaaS平台上共同开发,共同合作完成物联网应用的落地,有力推动了物联网产业的发展。

　　研华科技清晰认识到,物联网是一个大的产业链,不是单一厂商能完成的,从物端到云端都需要很多不同厂商的合作。

作者：林裕雄

编辑：广翰楼