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边缘计算与云计算,工业大数据时代的绝代双骄

我国高度重视工业云的发展,尤其是近年国家出台了一系列相关政策鼓励其发展,把工业云作为推动两化深度融合的重要抓手,全国各地也在国家政策的指引下纷纷进行工业云发展规划。就在工业云方兴未艾,云计算仍是工业软件界新贵之时,随着人工智能、工业大数据、物联网新技术得到重大突破和快速普及,一些新的问题在智能制造推进过程中突显出来:比如企业生产中的物流仓储实时分配、生产工艺的数据更新及安全、随着终端智能设备的突增造成数据处理总量呈指数增加……这些问题成为困扰我国制造企业快速成长的重要因素。在这样的时代背景下,为了解决上述这些问题,更合理、高效地运用工业大数据,边缘计算应运而生。

所谓边缘计算,顾名思义指的是一种就近运算的概念,将运算更靠近数据源所在的本地区网(Local Network)内运算,尽可能不用将数据回传云端,以减少数据往返云端的等待时间及网络带宽成本。边缘计算与云计算是互补的两种数据处理技术,我们知道云计算是将供需生态链上多方的各种资源放到云端,通过智能算法、决策、生产协同等方式实现对资源的合理分配共享,达到提高企业生产效率的目的。



然而,由于它本身的局限性,在实际应用中,存在网络延迟、反应速度、节约资源、效率提升、网络依赖等方面缺陷与不足。而边缘计算恰好填补了这部分内容。对于二者的功能特点有一个形象的比方:在我们日常生活中有购物需求时,云计算好像市中心的大型商超,好处是规模宏大,商品齐全,价格便宜;边缘计算好像我们身边的小超市,好处是购物方便,省时,店面数量庞大且覆盖面广泛。易往信息的智能工厂整体解决方案集思广益,结合自身多年来服务于我国制造业所积累的丰富经验,将边缘计算的功能巧妙的运用到易往的解决方案中,使其结合云计算共同构建一个自上而下完整的数据处理闭环,为易往解决方案的智能决策模块提供更好服务。­在企业生产过程中,引入边缘计算的易往解决方案,通过分析,将适合在本地进行处理的数据分配给企业附近的数据处理设备,与云计算相比,网络延迟大大缩减,生产过程中的数据即时反馈时效性明显提高;随着人工智能的迅速发展,越来越多“聪明”的智能装备投入到生产中,这也意味着未来更多云计算完成的工作将由边缘计算取代,没有必要再到云端,由于不需要通过远程网络传输处理使得数据的安全性得到提高。而云计算将扮演一个中央管理者或协调者,亦或是一个数据训练中心,去完成企业更加重要的数据处理工作,从而降低企业成本,工作效率大幅提高。最后,云计算与边缘计算构成易往的工业数据处理平台,它与大数据支持下的人工智能共同完成易往解决方案的智能决策环节,助力我国制造企业实现智能制造的转型升级。


今天,新技术的突破与发展在我国智能制造的转型升级中起到越来越重要的作用,时刻关注着最新动向并能很好的为我们所用应该成为新时代制造企业的必修课。

发布时间:2017年7月21日 10:56 人气: 审核编辑:周薇
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