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边缘计算应用场景

发布时间: 2020-07-03 16:04:49文章作者: 网站编辑阅读量: 485
  边缘云是分布在网络边缘侧,提供实时数处理、分析决策的小规模云数据中心。边缘计算应用场景,边缘计算典型应用场景有很多,如智慧城市、互动直播、新零售、云游戏、智能制造、未来在线教育、物联网IoT等等,其应用场景本质主体框架为“云边端三体协同计算”。
  
  边缘计算应用场景根据覆盖范围可分为本地覆盖类和全网覆盖类两大类:
  
  本地覆盖率应用核心要求边缘节点(ENS)下沉本地化,ENS接入距离要求足够近(目标<30公里),时延足够低(目标<5ms),才能更好支持本地化服务上云需求。如智慧交通、智慧社区等行业监控数据上云,这类应用大带宽需求是最能体系边缘计算时延和降低成本等优势。
  
  全网覆盖类应用核心要求从边缘节点和运营商网络两个层面覆盖,来保证边缘算力与服务质量(如CDN、互动直播、在线教育等业务)。
  
  以这两大类应用场景建设案例,来抽象边缘计算“云边端三体协同计算”技术方案。
  
  场景一:智慧城市中的边缘计算应用
  
  智慧城市属于本地覆盖类应用,需要信息全面感知、识别研判、整合高效处理。
  
  其中数据汇集公安、小区街道等数据、运营商通信类数据、IoT设备感应类数据、互联网社会群体数据。通过这些数据智慧城市服务智能识别出各类事件、做出事态预测、风险研判,整合公安、交警、公交等社会资源,对重大关联性时间进行全域资源联合调度,从而实现流程智能化和信息一体化,提高社会处置能力。
  
  智慧城市的边缘计算框架如下图所示:
  
  边缘计算应用
  
  采集层(终端产生的数据),海量视频监控采集的原始数据,上传到就近的本地汇聚边缘计算节点ENS;
  
  感知层(边缘计算汇集节点),ENS视频汇聚节点内置AI算法模型与参数,完成对原始视频流AI计算分析处理,提取出结构化特征信息;
  
  应用层(云计算中心),城市大脑(云中心)根据各个ENS上报的特征信息,全面整合处理形成决策,按需可实时调取原始视频流。
  
  整合“云边端三体协同计算”三层架构的优势有
  
  云中心下沉AI云服务能力到边缘计算节点,边缘计算节点侧可对各种能力不一的摄像头普惠提供AI算力,采集更加丰富数据;
  
  视频传输稳定可靠,通过ENS汇集节点链路优化能力,先汇聚处理视频流后传输,可以保证结构化数据和原始视频传输效果;
  
  节省带宽成本,经过ENS汇聚节点计算分析处理后可以节省50%~80%带宽,极大降低了成本。
  
  场景二:互动直播中的边缘计算应用
  
  边缘计算节点服务(ENS)在主播推流时,实现就近节点进行转码和分发,同时支持高并发与实时弹幕边缘分发,减少了对云中心压力,可以节省30%以上中心带宽,并获得网络时延,实现了ENS网络连接时延小于5ms,整体提升主播上行质量和用户观看体验。
  

  通过ENS与CDN(网络内容分发)资源协同,为互动直播提供稳定可靠算力和网络服务,实现了弹性伸缩和分钟级交付能力,具备规模经济性,还节省了用户带宽成本。

边缘计算应用场景

  
  边缘云计算服务应具备以下特点:1. 全覆盖:提供各种覆盖场景的一站式边缘计算服务和敏捷交付能力。2. 弹性伸缩:按需购买,按量付费,实现业务的弹性伸缩需求,节省了自建所需的供应链管理、建设及资金投入成本。3. 开放灵活:提供“标准开放”的边缘云计算平台,可方便与中心云系统对接,按业务需求灵活部署各类应用。4. 安全稳定:利用云计算核心技术积累构建安全稳定的边缘云计算核心系统。
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