邊緣計算，讓園區充滿「智慧」

邊緣計算，讓園區充滿「智慧」
邊緣計算是指在靠近物或數據源頭的一側，採用網絡、計算、存儲、應用核心能力爲一體的開放平臺，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網絡服務響應，知足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。傳統雲端集中化的數據中心，由於距離終端設備和用戶較遠，數據往返延時大，網絡擁塞等問題較爲明顯，邊緣計算的出現完美的解決了這些問題。
2018年以來，邊緣計算來勢洶涌，大有和雲計算平起平坐的架勢。各個公有云廠商最近都將邊緣計算放在重要位置，業界和媒體上邊緣計算被提到的頻率已經超過雲計算。從各方面分析，邊緣計算一年內處理的數據量就將超過雲端，將成爲主要的計算和存儲節點。除了傳統的數據上雲，數據分析，遠程監控等，邊緣計算的核心競爭力之一是本地計算和分析的能力，尤爲是綜合運用各類AI和大數據技術，即智能邊緣計算。

隨着愈來愈多廠商重視和進入這個領域，預計2019年智能邊緣計算將成爲業界最熱門領域。業內人士預判，邊緣計算有多是繼AI以後的下一個風口。
Gartner公佈2019十大技術趨勢，邊緣計算位列其中。 Gartner認爲從雲到邊緣(Cloud to the Edge)被視爲將來科技發展重要趨勢，Gartner預測2017年 10% 的企業數據產生在雲和數據中心以外，到2022年這一比例將超過 50%。邊緣計算之因此能快速發展，主要是由如下幾個因素：

• 低時延：爲知足低時延要求，須要在離業務現場最近的「邊緣」構建解決方案，減小業務處理時延；
• 海量數據：物聯網時代邊緣數據爆炸性增加，難以直接回傳至雲端且成本高昂，數據在本地進行分析和過濾，節省網絡帶寬；
• 隱私安全：數據涉及企業生產和經營活動安全，在邊緣處理企業保密信息、我的隱私；
• 本地自治：不依賴雲端的離線處理能力、自我恢復能力；
近年來AI技術的成熟，也變成推進邊緣計算的另外一股力量。當這些邊緣設備的運算分析能力愈來愈強，如今開始也有更多廠商將機器學習、甚至是深度學習的能力帶進設備內，使得如今的邊緣設備也能作到雲端能作的事，應用也愈來愈廣了。除了AI技術外，包括AI芯片、GPU、網絡以及專爲邊緣設備構建的AI開發工具、框架及分析平臺也極大地推進了邊緣計算的發展。
邊緣計算可普遍應用於在智慧園區、工業製造、商超、車聯網等領域。例如自動駕車、無人機、加強現實（AR）/虛擬現實（VR）以及機器人等，這些嶄新應用特別強調實時的影像分析及辨識處理能力，對於網絡的低延遲和高帶寬要求極高，須要在數十毫秒甚至微秒時間內就要反應，然而透過因特網傳輸往返雲端，至少須要上百毫秒才能反應過來，因此這種類型的應用，就很適合採用「邊雲協同」的邊緣計算架構。經過在邊緣側實現數據的智能預分析與深度學習，雲端模型訓練與進一步的大數據處理等，將海量數據本地消化，避免大量數據回傳帶來的帶寬浪費和時延。
華爲雲智能邊緣平臺IEF服務聯動邊緣和雲端的數據，知足客戶對邊緣計算資源的遠程管控、數據處理、分析決策、智能化的訴求，同時，在雲端提供統一的設備/應用監控、日誌採集等運維能力，爲企業提供完整的邊緣和雲協同的一體化服務的邊緣計算解決方案，幫助客戶輕鬆構建智能邊緣。
IEF服務自從2018年4月上線以來，持續在多個領域深耕探索。其中就包括德邦快遞與華爲雲聯手，共同探索新型智慧物流園區的建設，依託IEF服務爲基礎構建的邊雲協同架構，共同打造雲上的智慧物流園區。小編此次將重點探討一下智慧園區場景下的邊雲協同解決方案與內在的價值。

當前園區監控的現狀主要集中在「看」與「存」，對於監控視頻的分析與態勢感知能力較弱。基於IEF服務構建的邊雲協同解決方案實現從「人防」到「技防」的智能化升級，能夠幫助客戶提高園區運營效率，提升園區住戶體驗：

一、低時延：本地快速處理攝像頭碼流上傳圖片，下降人臉識別的時延；
二、智能化：對監控視頻智能分析，實時感知入侵、人流量大等異常事件，下降園區人力成本；
三、管理便捷：邊緣應用全生命週期管理，能夠作到無縫升級；
四、模型自學習：自動訓練，算法擴展性好，而且完成自學習閉環（從樣本收集、訓練到推理的完整閉環）；
五、成本省：能夠利舊園區已有IPC攝像頭，經過邊雲協同，改爲爲智能攝像頭，節省成本。
那麼從技術層面講，智能邊緣平臺IEF究竟是如何賦予智慧園區「智慧」的呢？
首先須要將園區內的全部攝像頭接入到邊緣服務器，經過IEF服務能夠將各類雲端的視頻分析算法下沉到邊緣服務器。攝像頭採集到的視頻流能夠直接灌入到位於邊緣服務器中的視頻分析算法中，邊緣視頻分析算法可對視頻流直接進行處理，無需把視頻流數據上傳到公有云。這樣一來既能夠減小帶寬成本，又能夠提升處理的實時性。
此外，該方案有別於傳統的智能攝像頭方案，傳統智能攝像頭中的視頻分析算法是固化的，而使用邊緣雲服務，能夠靈活使能算法，具備很強的擴展性。真正提高攝像頭的「軟」實力！
想了解更多邊緣計算內容，歡迎訪問華爲雲學院（https://edu.huaweicloud.com/c...）