邊緣運算提供幾個雲端運算無法比擬的關鍵優勢
邊緣運算具備革命性的潛力。 將處理和智能遠離雲端,並靠近物聯網設備,可以為處理數據的方式帶來巨大的好處,,促使業務煥然一新。 主要益處有兩個:提高速度和減少對快速網路連接的要求。 首先,不再需要將數據發送到雲端進行處理,因此結果幾乎是即時的。 但第二個好處也許更有趣。 邊緣設備可以離線決策,而不是將數據傳輸到雲端。 對於連接不良或不可靠的區域,“Edge AI”系統可以在雲端系統出現故障的情況下工作。 一個典型的例子就是無人駕駛車,它需要立即做出決策,並且經常在沒有穩定網絡連接的區域進行。 於此,邊緣運算(與Edge AI結合)則是做出情境決策的唯一方法。 實際上,已經計算出自動緊急剎車(AEB)系統可以預期將碰撞時啟動,將能減少38%的事故發生。為何需要Edge AI?
實現Edge AI需要物聯網感測器,以便將資料傳回本地端電腦。然後電腦使用編程的資訊來使輸入合理化,以便進行操作。 當然,使用收集數據的電腦需要強而有力且輕薄的嵌入式平臺,例如威盛SOM-9X20模組和威盛ALTA DS 3系統。
1. 資料隱私權及安全性
隱私權對每個人而言都是最重要的,它同時也保護個人資料。消費者越來越在意隱私問題,並對我們使用的數據感興趣,而較嚴格的數據保護法,如歐盟的GDPR,正讓公司三思而後行,如何收集、存儲和使用信息。 然而,Edge AI 可以協助改善隱私權和安全性。Edge AI 系統可以藉由訓練以過濾出私人資訊,大數據分析的格式化資料收集則可使其通用。而且,對於預先格式化的資料,如果沒有單一的存儲點,安全性就會大大提升。 例如,用作零售業務中的客戶管理平台的一部分的人臉辨識系統可以使用本地處理資源來識別消費者,因此不向雲端發送個人資料。另外,對於數據收集,僅收集通用的人口統計資訊,例如年齡和性別。 對於醫療保健,數據也可以在本地存儲和處理。 因此,心電圖監測儀器只能在檢測到異常節律時發送警報,而不是將所有數據存儲在雲端。 同樣地,無人駕駛車將針對刺激做出反應,但可能只會將通用駕駛統計數據發送回雲端,以更新地圖或改進現有的自動化系統。2. 高應用成本和淘汰的系統
商業上的預算總是吃緊,並且真正關注實施新技術以及償還投資需要多長時間。 雖然總是需進行全面性成本分析,但價格不應成為入門的障礙。 現成的系統和較小的試驗則可以協助釐清每筆花費。 在零售業方面,威盛智慧零售管理系統使您能夠識別VIP客戶,將已知的商店扒手列入黑名單並收集客戶人口統計數據。