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雾计算标准来袭 智慧城市将受到多重利好

从云计算到雾计算,这是技术的自我延伸。一方面,计算在“雾化”,更去中心,更弥漫,另一方面数据也在雾化,更模糊,隐私更自主可控。
发布时间:2018-12-11 16:41        来源:赛迪网        作者:王昊

在5G试验频段获批、物联网连接节点遍布之下,智慧城市当前实现了立体化实时采集信息——基于城市公共服务中各个垂直领域,打通从设备接入到应用服务的端到端能力,实现城市数据从采集、流转到可视化展现,改变了物联网与传感器之间碎片化的“点对点模式”。

在城市数据高速传输、多维度交叉之下,传输时延、网络安全性、平台侧带宽不足等问题日益突出,对云平台的存储能力和稳定性也提出巨大挑战。于是,行业内外当前提出可以在边缘网络和平台之间增加一层雾节点作为数据路由器。

所谓雾计算,优势在于可分配处理负载,并将其移动到网络边缘。如此一来,通过资源共享机制和协同服务架构以实现更短的服务响应时间、更强的本地化计算能力、更少的数据传输负载、更安全的分散式服务架构以及更精准的分析、决策和控制。

如果说,云计算的重点是研究计算的方式。那么,雾计算更强调计算的位置。从集中云到边缘,并非是云计算和边缘计算之间的相互竞争。

在今年8月,IEEE发布了全球首个雾计算参考架构的国际标准(IEEE 1934),随后,雾计算在无人驾驶、智慧城市、网络安全等大数据汇集和需要高效处理的场景中加速落地和应用。

通过将数据采集、数据清洗、数据存储等功能下沉到数据路由器,增加数据聚合、设备管理、安全和网管等功能,可扩展接入的物联网传感器设备和其他智能终端的种类和数量,井盖的质量、电线杆的使用情况、智能电表、水表、停车位、水位检测等城市各个角落都可接入统一平台,实现真正万物互联。

另外,采集的大量数据进行结构化处理后,一部分数据可直接在前端进行分析处理直接输出并做出判断。另一部分需要更高一级处理的数据以结构化的形态上传的云端。

举例来说,在摄像头、传感器和人工智能交汇的安防行业中,加强前端智能、高清化成为“雪亮工程”和智慧城市的建设关键。在摄像头实时捕捉的视频大数据中,提高前端处理的智能水平、提取有效信息上传云端,可以加快云端处理效率,降低云资源投入和运维成本。

众多企业通过计算和数据的边缘化,降低对数据中心的依赖。大华股份方面也指出,应用人像识别、车辆识别、行为识别等前端分析手段后,视频图片的深度精细化分析逐步前置,再将“雾计算”与“云计算”相结合后,还能进一步提升全网效能。“雾计算”的边缘处理能力更强,在本地空间中最大化处理数据,对安防中视频大数据转变为城市智能大脑的支撑。

从云计算到雾计算,这是技术的自我延伸。一方面,计算在“雾化”,更去中心,更弥漫,另一方面数据也在雾化,更模糊,隐私更自主可控。

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