AIoT时代,5G边缘计算网关和传统的设备管理的区别
传统的设备管理
与5G边缘计算网关不同的传统的设备管理一般是由传感器,数据采集,测控中心组成,数据采集设备主要有PLC,数据采集板,现场仪表,图像采集设备等,实现的功能只有将模拟信号数字化,存储转发到测控中心。只能应用于采样间隔较长,采集数据量较小的应用环境中,对于采样率要求高,采集量多,数据吞吐大的使用场景,必须另外搭建专用采集测控系统。大数据的存储、计算、处理、判决全部在测控中心实现,通过部署的服务器来提供这些应用功能。想要实现业务融合,统一平台管理,难度极大。
典型的传统数据采集测控系统
采集测控系统,在设备端,只进行数据的收集,然后原封不动的传输到测控中心,由测控中心完成数据的存储、计算、处理、判断与决策。显然,它只可以满足,采集温度、湿度、气压这类变化不快,能够容忍较长反应时间的场景。
AIoT时代,5G边缘计算网关和传统的设备管理的区别
基于单一的数据采集设备的测控系统,远远落后于AIoT时代。原因如下:
1、随着物联网业务量的增加,如果数据都传输到测控中心,需要极高的传输网络带宽才能及时将数据传到中心服务器;
2、相应的,数据存储需求增长,但是,正常运行时的采集数据其实是无用信息,全部保存,带来存储空间浪费;
3、集中处理,对云服务计算能力提出更高要求;
4、更多实时响应场景,要求对数据实时处理,并迅速做出判断,控制物体或物品做出适当反应,执行准确动作。中心控制处理,考虑处理用时和传输延时,无法满足这些实时控制要求的。
物联网顶端是云服务器,边缘端是数据采集+边缘计算。边缘端不仅能够完成数据采集,而且具备强大的计算功能,支持AI算法,这是传统测控系统数据采集不具有的。丰富的连接能力,不仅支持IEPE、电压型等传感器接口,也支持RS485串行总线接口,支持Ethernet接口,可以无缝连接智能传感器。