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，采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，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，滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。傳統云端集中化的數據中心，因為距離終端設備和用戶較遠，數據往返延時大，網絡擁塞等問題較為明顯， 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，大有和云計算分庭抗禮的架勢。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云計算。從各方面分析，邊緣計算一年內處理的數據量就將超過云端，將成為主要的計算和存儲節點。除了傳統的數據上云，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，尤其是綜合運用各種 AI 和大數據技術，即智能邊緣計算。

    隨著越來越多廠商重視和進入這個領域，預計 2019 年智能邊緣計算將成為業界最熱門領域。業內人士預判，邊緣計算有可能是繼 AI 之后的下一個風口。

    Gartner 公布 2019 十大技術趨勢，邊緣計算位列其中。  Gartner 認為從云到邊緣 (Cloud to the Edge) 被視為未來科技發展重要趨勢， Gartner 預測 2017 年  10%  的企業數據產生在云和數據中心之外，到 2022 年這一比例將超過  50% 。邊緣計算之所以能快速發展，主要是由以下幾個因素：

• 低時延：為滿足低時延要求，需要在離業務現場最近的 “ 邊緣 ” 構建解決方案，減少業務處理時延；
• 海量數據：物聯網時代邊緣數據爆炸性增長，難以直接回傳至云端且成本高昂，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、個人隱私；
• 本地自治：不依賴云端的離線處理能力、自我恢復能力；

近年來 AI 技術的成熟，也變成推動邊緣計算的另一股力量。當這些邊緣設備的運算分析能力越來越強，現在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，使得現在的邊緣設備也能做到云端能做的事，應用也越來越廣了。除了 AI 技術外，包括 AI 芯片、 GPU 、網絡以及專為邊緣設備構建的 AI 開發工具、框架及分析平臺也極大地推動了邊緣計算的發展。

邊緣計算可廣泛應用于在智慧園區、工業制造、商超、車聯網等領域。例如自動駕車、無人機、增強現實（ 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，對于網絡的低延遲和高帶寬要求極高，需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云端，至少需要上百毫秒才能反應過來，所以這種類型的應用，就很適合采用 “ 邊云協同 ” 的邊緣計算架構。通過在邊緣側實現數據的智能預分析與深度學習，云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。

華為云智能邊緣平臺 IEF 服務聯動邊緣和云端的數據，滿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，在云端提供統一的設備 / 應用監控、日志采集等運維能力，為企業提供完整的邊緣和云協同的一體化服務的邊緣計算解決方案，幫助客戶輕松構建智能邊緣。

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為云聯手，共同探索新型智慧物流園區的建設，依托 IEF 服務為基礎構建的邊云協同架構，共同打造云上的智慧物流園區。小編這次將重點探討一下智慧園區場景下的邊云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 ” ，對于監控視頻的分析與態勢感知能力較弱。基于 IEF 服務構建的邊云協同解決方案實現從 “ 人防 ” 到 “ 技防 ” 的智能化升級，可以幫助客戶提升園區運營效率，提高園區住戶體驗：

1 、低時延：本地快速處理攝像頭碼流上傳圖片，降低人臉識別的時延；

2 、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，降低園區人力成本；

3 、管理便捷：邊緣應用全生命周期管理，可以做到無縫升級；

4 、模型自學習：自動訓練，算法擴展性好，并且完成自學習閉環（從樣本收集、訓練到推理的完整閉環）；

5 、成本省：可以利舊園區已有 IPC 攝像頭，通過邊云協同，改成為智能攝像頭，節省成本。

那么從技術層面講，智能邊緣平臺 IEF 到底是如何賦予智慧園區 “ 智慧 ” 的呢？

首先需要將園區內的所有攝像頭接入到邊緣服務器，通過 IEF 服務可以將各種云端的視頻分析算法下沉到邊緣服務器。攝像頭采集到的視頻流可以直接灌入到位于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。這樣一來既可以減少帶寬成本，又可以提高處理的實時性。

此外，該方案有別于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，而使用邊緣云服務，可以靈活使能算法，具有很強的擴展性。真正提升攝像頭的 “ 軟 ” 實力！

想了解更多邊緣計算內容，歡迎訪問華為云學院（ https://edu.huaweicloud.com/courses/ ）