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青云QingCloud:不能再错过的IoT与边缘计算

发布时间:2019-08-15 17:10:37  来源:互联网    背景:

  作者:露西 来源:物联传媒

  1995年,比尔盖茨在书籍《未来之路》中提及物联网概念,但受限于当时各方面的技术水平,并没有引起关注;

  1999年,美国麻省理工学院Auto-ID实验室提出物联网概念,当时仅以物品编码技术、RFID技术和互联网技术作为理念支撑;

  2005年,国际电信联盟ITU正式提出物联网概念,指出世界上所有物体都可以进行联网和互动。

  当时间继续往前推移直到现在,物联网已然形成完整的产业链,笼统可以分为感知层、网络层、平台层以及应用层。每个层次都聚拢了大批企业,因为相信物联网的前景而持续深耕技术与生态。

  7 月 25 日,由青云QingCloud 主办的 Cloud Insight Conference 2019(简称CIC 2019)正式拉开大幕。IoT与边缘计算 成为大会亮点主题之一,吸引了众多与会者的关注与讨论。

  IoT为什么又一轮被提出?

  作为一个提出已有20年的老概念,物联网在目前获得突破性关注的原因可分为两方面:

  01 技术的发展演变

  首先,根据摩尔定律,一定周期内芯片的性能将提升一倍。计算成本的下降促进智能设备种类及数量的爆发增长。

  其次,通信技术升级推动企业业务形态升级,后者又推动了大数据技术的发展,使得企业拥有海量数据存储和处理的能力。

  还有近期引起广泛讨论的AIoT,体现了AI技术的成熟与应用。

  02 应用需求的增长

  如今各行各业都在数字化转型,智慧建筑、智慧高速、智慧城市、工业互联网等应用频频落地。传统云计算(包括数据中心)在这时只能做到核心业务系统的数字化,海量数据将在数据中心之外产生。青云QingCloud在Cloud Insight Conference(CIC)2019正式宣布了IoT战略,实则也是将云的基础设施能力延伸至物联网,从而促进行业全面数字化转型。

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  部署物联网难度如何?

  在进行市场布局时,青云QingCloud首先切入了视频领域,以小见大地理解了客户在部署物联网时的痛点与难题。

  以车辆识别&高速收费场景举例,客户的首要需求是减少人力成本。传统的解决方案是摄像头拍车,识别车辆后把杆抬起来,车辆不做停留就可以走,相当于用AI识别的算法让车无障碍通过。

  但是,高速公路每个卡口最少有10个摄像头,大的收费站每天通过160-180万辆车,在国庆这类高峰期每天的通过量是400万辆,以500K计算一张图片的大小,每天整体带宽需求将达40G左右,成本着实太大。

  其次,在云端部署AI模型,整体链路很长,一旦网络挂掉或者抖动,杆就抬不起来,车辆无法放行,影响了服务的可用性。

  再看流程工业 ,青云QingCloud接触了一家在全国有23家工厂的企业,客户想对全国范围内所有工厂的数据进行分析和监控。这是一个非常庞大的工作,因为工艺流程数据里包含了大量的低价值数据(没有变化的数据),直接上传到云端是没有必要的,将导致成本与资源的浪费。此外,若工厂需要对数据进行实时监测,必然难以接受所有数据都上传到云端的延时。第三,制造业尤其看重数据安全问题,更倾向在靠近用户侧进行部署。

  总体看来,延迟、成本、可用性、安全 是部署物联网的最常见难题。

  如何解决这些问题?

  青云QingCloud打造了云网边端一体化平台——QingCloud IoT,通过丰富的产品架构完成物联网业务的构建。

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  边: EdgeWize边缘计算平台。青云QingCloud使用标准的网络接入方式将设备就近接入到EdgeWize边缘节点。

  雾: 在EdgeWize边缘节点上一层,可以是计算能力稍微大一点的边缘节点,既可以是用户自己的设备,也可以是青云QingCloud私有云平台的易捷版本。

  云: QingCloud IoT平台。将海量设备安全连接到物联网平台,适配多种物联网协议,满足最基本的设备运维管理。

  端: 终端,包括硬件和各类传感器。不管是物联网应用、云平台应用还是端的应用,都可以通过OpenPitrix应用管理平台进行统一的分发和管理。

  基于以上模式,更多的计算能力与设备连接起来,形成一张协同工作的大网,推动物联网应用的成功部署。

  在CIC 2019上,青云QingCloud着重分享了“云网边端一体化” 战略中两个十分重要的部分。

  01 EdgeWize边缘计算平台

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  EdgeWize边缘计算是以软件的形式实现边缘功能的。它基于Linux操作系统,支持X86和ARM CPU架构,硬件最低配置的内存是512MB,可以跑在任何一个满足要求的硬件上。

  在上文提到的高速收费口场景 里,青云QingCloud在摄像头对接的视频服务器后面增加部署了视频节点服务器,装上 EdgeWize,把AI模型放进去,AI识别在边缘做计算,就能迅速识别出车牌、车型等信息。

  大量数据在边缘处理,既节约了流量带宽和视频存储成本,又降低了时延,保障业务的可靠运行。据青云QingCloud透露,该项目计划实现300毫秒内的“无障碍通过”,目前正在测试阶段。 对比云平台架构两三秒的通过时间,边缘识别的效果可谓是立竿见影。

  总体来看,EdgeWize主要是解决四个问题:

  首先是本地响应 ,意味着速度会极大的提升。第二是离线操作 ,以高速收费口举例,EdgeWize边缘计算不需要联网操作,是本地的局域网。第三是兼容已有业务 ,继续利用旧有设备,对传统企业十分友好。第四是云网边端一体化的协同 ,在边缘处理的数据将进入云端进行回归训练,后通过应用分发的方式分发到边缘节点,保持信息的有效循环。

  02 QingCloud IoT平台

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  青云QingCloud认为,云平台厂商能够继承原有的网络、防火墙、大数据组件、数据库等服务,在做物联网平台时具有更大的竞争优势,包括在基础设施上更健壮,承载更多海量设备的接入,在第三方数据分析上更方便等等。

  物模型数据映射功能是QingCloud IoT平台首先强调的一大亮点。通过平台提供的数字化模型工具,用户可以轻松定义设备属性、描述设备能力,获取设备状态。比如一间房间有多宽、多长、多高、什么位置布置了烟雾传感器、有没有报警等。基于这些信息建立物理设备和上层应用系统之间沟通的模型,将为后续的业务处理设定好基础条件。

  其次是突出的设备管理能力 。QingCloud IoT平台设计直接面向海量设备,提供多种设备注册或预注册的方式,使海量设备轻松连接到云端。另外,平台可提供针对所有数据模型的强大搜索引擎,快速定位设备状态,查询设备信息。

  除此以外,QingCloud IoT平台还将提供设备全生命周期的安全保护、管理海量连接的IoT Hub、不同维度需求的设备监控、高效的运维管理等服务形式。与其他物联网平台相比,在功能模块上突出自身的个性设计,打造平台的核心能力。

  物联网前进的脚步正在加快!

  万物互联时代,数字经济成为推动企业发展的主要路径。芯片、传感器、无线模组、网络通信、平台、系统及软件开发、智能硬件、系统集成及应用服务等各领域的企业都在为物联网事业不断奋斗。

  青云QingCloud定位于平台层,始终坚持技术创新,提升云计算基础设施性能。在CIC 2019现场,青云QingCloud正式向全行业发布的QingCloud IoT平台和EdgeWize边缘计算产品,深刻体现了物联网时代传统云模式的改变——包括开发新的增值功能、向边缘延伸、向行业场景下沉。

  与青云QingCloud IoT 与边缘计算产品经理王小虎所表示的如出一辙,物联网不是为了解决技术问题,而是为了解决用户实际的应用场景问题

  当然,在众多垂直的细分领域,云服务商并不能完全涉及且做到最好。所以面对外界,青云QingCloud始终保持开放、中立、有节制的态度,致力于打造良好生态,与行业伙伴一道为物联网解决方案的成功落地而努力。

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