为什么数字双胞胎需要优势?
来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-05-19
云基础架构已提供了一个出色的平台
可以在该平台上统一和综合各种数据源,但是云的集中化特性就像一把双刃剑,因为将数据发送和分析到远程位置可能会导致延迟问题,如果现在表现不佳,敏感数据,实体或流程可能会显示不正确,可能会错过关键的业务时刻,可能会破坏批量产品并浪费能源,从而导致高昂的成本,云基础架构的优势实在是太强大了,不能放弃,但是解决其延迟问题是必不可少的,它可以使数字双胞胎发挥其巨大潜力,这是边缘计算准备成为难题的下一个关键部分的地方,集中式云是向集中式环境发展的趋势,它侧重于规模经济,敏捷性,可管理性,治理和平台服务交付,即便如此,将服务集中到云环境或其他类型的核心基础结构中,却忽略了一些非常理想的功能,边缘部署提供了补充核心基础架构所提供功能的附加功能。
边缘服务器将数据处理得更靠近源
从而减少了将数据发送到云时发生的延迟问题,这种新的地形消除了物理距离造成的延迟,主要通过边缘网络数据中心启用该处理,与云服务器相比,这些服务器分布在世界各地的频率更高,而云服务器通常以较低的成本放置在更远的位置,然后边缘服务器本地的设备可以连接和发送和接收数据,而不必与其他放置的云服务器进行通信,假设您在工厂的阀门上有一个传感器,传感器收集有关压力和温度的数据,然后将其发送以进行分析,如果需要调整阀门,则高延迟可能会带来问题,如果压力过高,并且未及时调整阀门,则可能会发生爆炸,诸如此类的安全问题是关键,但它也扩展到流程的优化,通过根据实时数据调整阀门,可以减少停机期间的能源使用量,通过连接到边缘服务器,阀门控制可以更快地进行调整。
尽管这是一个巨大的机遇
但创建能胜任的边缘网络来支持数字双胞胎却面临着一系列挑战,首先这些种类的物联网设备数量庞大,导致了大量的噪音,管理他们提供的所有数据可能是不堪重负的,许多信息的相关性和价值各不相同,因此任何边缘基础架构都必须提供可以有效解释它的系统,网络相关性解决方案可以通过使用空间数据结构来有效查询哪些信息与每个客户端相关来解决此问题,使用这些查询找到的实体计划根据与该实体的重要性相对应的度量标准发送到客户端,从而使不太重要的实体发送的频率降低,并减少了带宽。
利用边缘计算的物联网设备已经成为构建现实数字孪生的关键部分
但是仿真基础架构需要包括一个复杂的网络模型来将它们连接起来,没有一个当活动连接数有限时,系统很容易崩溃,具有异步体系结构可以有效地解决此问题,它可以处理成千上万个设备的操作,并且分布式负载平衡可确保网络始终有足够的CPU来处理大量流量,这消除了每个设备只有一个线程的需要,并处理了每个设备发送的控制事件,然后将它们转发回仿真–然后将事件重构为一个完整的世界状态,然后存储在数据结构中。
由于共享了如此多的数据
因此边缘网络必须有效地应对需求激增也至关重要,分布式负载平衡系统将确保网络始终有足够的CPU来处理大量流量而不会崩溃,重要的是,系统需要处理网络内进程的日志记录,分析和调试,例如网络可视化器可以提供有关它们之间的连接的大量信息,不仅包括延迟和带宽,还包括详细的统计信息,例如丢失的数据包,窗口大小或自上次发送或接收以来的时间。
优势的重要性不可高估
可以在该平台上统一和综合各种数据源,但是云的集中化特性就像一把双刃剑,因为将数据发送和分析到远程位置可能会导致延迟问题,如果现在表现不佳,敏感数据,实体或流程可能会显示不正确,可能会错过关键的业务时刻,可能会破坏批量产品并浪费能源,从而导致高昂的成本,云基础架构的优势实在是太强大了,不能放弃,但是解决其延迟问题是必不可少的,它可以使数字双胞胎发挥其巨大潜力,这是边缘计算准备成为难题的下一个关键部分的地方,集中式云是向集中式环境发展的趋势,它侧重于规模经济,敏捷性,可管理性,治理和平台服务交付,即便如此,将服务集中到云环境或其他类型的核心基础结构中,却忽略了一些非常理想的功能,边缘部署提供了补充核心基础架构所提供功能的附加功能。
边缘服务器将数据处理得更靠近源
从而减少了将数据发送到云时发生的延迟问题,这种新的地形消除了物理距离造成的延迟,主要通过边缘网络数据中心启用该处理,与云服务器相比,这些服务器分布在世界各地的频率更高,而云服务器通常以较低的成本放置在更远的位置,然后边缘服务器本地的设备可以连接和发送和接收数据,而不必与其他放置的云服务器进行通信,假设您在工厂的阀门上有一个传感器,传感器收集有关压力和温度的数据,然后将其发送以进行分析,如果需要调整阀门,则高延迟可能会带来问题,如果压力过高,并且未及时调整阀门,则可能会发生爆炸,诸如此类的安全问题是关键,但它也扩展到流程的优化,通过根据实时数据调整阀门,可以减少停机期间的能源使用量,通过连接到边缘服务器,阀门控制可以更快地进行调整。
尽管这是一个巨大的机遇
但创建能胜任的边缘网络来支持数字双胞胎却面临着一系列挑战,首先这些种类的物联网设备数量庞大,导致了大量的噪音,管理他们提供的所有数据可能是不堪重负的,许多信息的相关性和价值各不相同,因此任何边缘基础架构都必须提供可以有效解释它的系统,网络相关性解决方案可以通过使用空间数据结构来有效查询哪些信息与每个客户端相关来解决此问题,使用这些查询找到的实体计划根据与该实体的重要性相对应的度量标准发送到客户端,从而使不太重要的实体发送的频率降低,并减少了带宽。
利用边缘计算的物联网设备已经成为构建现实数字孪生的关键部分
但是仿真基础架构需要包括一个复杂的网络模型来将它们连接起来,没有一个当活动连接数有限时,系统很容易崩溃,具有异步体系结构可以有效地解决此问题,它可以处理成千上万个设备的操作,并且分布式负载平衡可确保网络始终有足够的CPU来处理大量流量,这消除了每个设备只有一个线程的需要,并处理了每个设备发送的控制事件,然后将它们转发回仿真–然后将事件重构为一个完整的世界状态,然后存储在数据结构中。
由于共享了如此多的数据
因此边缘网络必须有效地应对需求激增也至关重要,分布式负载平衡系统将确保网络始终有足够的CPU来处理大量流量而不会崩溃,重要的是,系统需要处理网络内进程的日志记录,分析和调试,例如网络可视化器可以提供有关它们之间的连接的大量信息,不仅包括延迟和带宽,还包括详细的统计信息,例如丢失的数据包,窗口大小或自上次发送或接收以来的时间。
优势的重要性不可高估
通过启用边缘计算,可以将关键数据从救护车实时传输到医院,从而节省了时间并为急诊部门配备了武装他们需要拯救生命的知识,要创建当今复杂而动态的数字双胞胎,就必须反映出我们现代系统的多变性,云计算为高级处理能力提供了可访问性,而边缘计算则可以填补这些空白。
商业联合会数据分析专业委员会