近年来,大数据、云计算、智能技术的快速发展,给互联网产业带来了深刻的变革,也对计算模式提出了新的要求。大数据时代下每天产生的数据量急增,而物联网等应用背景下的数据在地理---散,并且对响应时间和安全性提出了更高的要求。云计算虽然为大数据处理提供了---的计算平台,但是目前网络带宽的增长速度远远赶不上数据的增长速度,网络带宽成本的下降速度要比 cpu、内存这些硬件资源成本的下降速度慢很多,同时复杂的网络环境让网络---很难有突破性提升。因此传统云计算模式需要解决带宽和---这两大瓶颈。在这种应用背景下,边缘计算应运而生,并在近两年得到了研究者的广泛关注。
边缘计算中的边缘指的是网络边缘上的计算和存储资源,这里的网络边缘与数据中心相对,无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。边缘计算则是利用这些资源在网络边缘为用户提供服务的技术,使应用可以在数据源附近处理数据。如果从仿生的角度来理解边缘计算,fpga边缘计算报价,我们可以做这样的类比:云计算相当于人的大脑,边缘计算相当于人的神经末端。
在工业领域,边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等。就生产任务分配而言,需根据生产订单为生产进行的设备排产排程,这是aps或者广义mes的基本任务单元,需要大量计算。这些计算是靠具体mes厂商的软件平台,还是“边缘计算”平台—基于web技术构建的分析平台,在未来并不会存在太多差别。从某种---说mes系统本身是一种传统的架构,而其既可以在软件系统,甘肃fpga边缘计算,也可以存在于云、雾或者边缘侧。在这样的应用场景,总体而言,在整个智能制造、工业物联网的应用中,fpga边缘计算产品,各自分工如下。自动化厂商提供“采集”,包括数据源的作用,这是利用自动化已经在分布式i/o采集、总线互联、以及控制机器所产生的机器生产、状态、等原生“信息”。ict厂商则提供“传输”,实现工业连接。因为在如何提供数据的传输、存储、计算方面,ict厂商有其传统优势,包括成本方面,已经云平台的优势。传统工业企业的业务经验和知识,则为分析软件(独立的或者企业内部)厂商提供“分析”的依据。这些业务过程的理解,仍然是不能缺少。产业链的协同,仍然是解决“、成本、交付”的问题。
智能制造是边缘计算在物联网中非常典型的应用领域,借助于边缘计算将促进 it 和 ot 系统的---融合。工业机器人是实现智能制造的基础,fpga边缘计算多少钱,近几年工业机器人在市场呈现蓬勃发展的趋势。据统计,2016 年市场工业机器人消费总量达 87000 台,接近销量的近三分之一,是上工业机器人市场。工业机器人的应用领域主要集中在汽车制造、3c 行业、物流、金属加工、塑料和化工等行业,通过机器人完成搬运和上下料、装配和拆卸、焊接等工作环境---、自动化/执行精度和安全程度要求非常高的工作场景。工业机器人需要具备应对复杂的现场环境并结合当前工作流程进行综合分析和判断的能力,以及与其他机器人协作完成复杂工作任务的能力。这些都需要机器人配备智能控制器以执行复杂的计算任务,而对于工厂环境使用几十、上百台机器人的应用场景,如果每台机器人都配备复杂的智能控制器,这将增加机器人的成本。但是如果采用边缘技术,把工业机器人的智能控制器功能集中部署在生产车间的边缘节点,在---时延的情况下还能实现集中控制,完成机器人之间的联动协同,可以---降低工业机器人的开发、部署和维护成本。
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