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2022-11-17 03:59:21
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MEC基本架构可以划分以下几层

基础设施层,包括各种类型的服务器,如以计算能力为主的计算型服务器、存储为主的存储型服务器以及硬件加速卡之类,满足AI推理、图形图像渲染、网络高速转发等需求。虚拟化层,为上层各种能力服务以及APP应用提供虚拟化平台资源及管理,包括虚机和容器两种类型,满足不同应用共享统一的基础设施。网络及业务能力层,网络能力包括本地分流,还有NAT、虚拟防火墙VFW、DNS、业务负载均衡LB等组网基本服务能力,同时还提供无线网络信息服务RNIS、带宽管理、业务路由规则、无线室内定位等服务。这些服务通过网络能力开放框架,以API接口方式来提供服务。边缘服务能力层采用微服务化框架设计,随着后续业务需求的变化,可以引入新的能力,如AI能力、大数据能力等来丰富完善MEC的能力层。MEC管理层,提供MEC服务门户、业务编排管理、业务策略管理、FCAPS管理、生命周期管理和虚拟资源管理等。应用层,如视频监控、AR/VR视频、园区等各种第三方应用APP




边缘计算为什么重要?



边缘计算之所以存在,是因为它承担了与云计算不同的功能。

在制造现场,产生的数据多样而繁杂,然而并非所有数据都需要上传到云端进行分析、处理。一方面带来流量、带宽的需求,背后是使用云服务的费用问题;此外,公司对上传所有数据到云端也存在数据安全的担忧。

更重要的在于数据如何进行利用。现场的数据,有的是无效信息,譬如设备在生产间隔期间的数据,往往就不需要全部上传,而是需要经过截取处理;有的数据需要立刻处理,智能交通边缘计算设备,譬如一些硬件产品的实时检测预警信息反馈要求在毫秒级,而上传到云端进行处理再反馈到现场的时延可能达到秒级,边缘计算设备,全部通过云端来分析就会大大延缓现场的生产效率,这就需要靠近数据源的边缘设备来进行处理。




边缘计算的应用

边缘计算在智慧城市的建设中有丰富的应用场景。在城市路面检测中,在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息,网关边缘计算设备,检测空气质量、光照强度、噪音水平等环境数据,移动边缘计算设备,当路灯发生故障时能够及时反馈至维护人员。在智能交通中,边缘服务器上通过运行智能交通控制系统来实时获取和分析数据,根据实时路况来控制交通信息灯,以减轻路面车辆拥堵等。在无人驾驶中,如果将传感器数据上传到云计算中心将会增加实时处理难度,并且受到网络制约,因此无人驾驶主要依赖车内计算单元来识别交通信号和障碍物,并且规划路径。EdgeOSc 是一种基于边缘计算的面向智慧城市的系统级操作系统,它分为3个部分,底层的数据感知层、中间的网络互联层和顶层数据应用管理层。该操作系统可以有效管理智慧城市中的多来源数据,提高了数据共享的范围和深度,以实现智慧城市中数据价值的大化。




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