但是,要将这些数据转化为有意义的东西,需要按时处理和交付。例如,智能城市交通监控系统使用多组物联网传感器和摄像机来收集现场数据,然后使用远程高端服务器或人工代理进行数据分析。在这种情况下,实时处理的数据可用于主动监控和快速识别潜在的交通拥堵或提供安全监控。
智慧城市项目可以在网络边缘或分支机构集成来自物联网、工业物联网、传感器、摄像机、监视器或执行器的大量新可用端点,并收集大量丰富的数据。但是,如果在需要时无法传输这些数据,它的价值何在?
智慧城市应用中的传统广域网
大多数大型智慧城市应用程序正在利用现有的广域网 (WAN) 来连接部署在大地理区域的这些物联网或工业物联网端点。连接 WAN 的最流行媒介之一包括 Internet 和虚拟专用网。尽管这些端点需要跨关键地理位置部署,但它们通常缺乏可靠和可用的 Internet 访问。
这就是广域网适合的地方,因为它可以提供必要的协议和技术来跨城市、州甚至国家连接这些端点。不幸的是,支持物联网通信的后端广域网基础设施仍然非常僵化。例如,当在城市中使用 MPLS 互连地理上分布的物联网时,它很快就会被大量的端点和数据淹没。
一个简单的智能路灯可能会生成一些关于其闪电和感应状态的数据,可能还有助于天气报告,并通过有线广域网技术将信息发回。但是,一条充满路灯生成数据的高速公路会使这种方法更具挑战性。
重新调整 MPLS 以扩展新的数据需求将需要更高的成本和配置时间。
需要在边缘准备数据
拥有更多原始数据就像拥有更多原油。例如,一个加油站需要大量的原油,需要在储存和运输上花费更多,但不能为车辆提供原油。这就是炼油厂靠近石油生产地点的原因。和数据一样。拥有更多数据和生成数据的传感器固然很好,但如果没有“数据精炼厂”,任何未准备好的系统都将很快不堪重负。要将数据转化为有用的商品,还必须及时清理、关联、汇总、组织并发送数据以供“消费”。
集成和聚合边缘设备生成的所有数据,最终将减少网络延迟和对更多带宽的需求。如果可以现场处理,为什么要使用宝贵的网络资源来发送冗余和原始数据?
有了正确的网络基础设施和边缘计算,交通监控系统等智慧城市应用程序将受益于此类端点收集的数据。数据可以及时传输和处理。
边缘计算如何扩展 SD-WAN 的极限?
尽管边缘计算可以通过提高传统广域网通信速度来改善传统广域网通信,但将其与软件定义广域网 (SD-WAN) 结合使用时,它可以提供其他并行优势。 例如,SD-WAN 可能是利用不同网络接入技术(包括 MPLS、5G、Wifi 6、vpn 甚至卫星等互联网宽带接入)的关键;所有这些都是为了提高智慧城市户外应用的网络可靠性和可用性。SD-WAN 可以成为桥接这些孤立网络端点的关键。
城市可以利用 SD-WAN 的可编程性,而不是完全替换当前的 WAN 基础设施。这项技术可以更高效、更智能、更安全地将分支机构与总部互连。城市可以结合使用蜂窝网络、互联网或 MPLS,将远程分支机构的 SD-WAN 边缘与总部连接起来。
SD-WAN 可以通过以下方式改进物联网和基于工业物联网的应用程序:
- 提供实时网络可见性
- 集中式网络管理
- 适应性强的网络容量和可用性
- 通过网络分段增强安全性
现代化的无线网关如何让我们更近一步?
5G 和 Wifi6 等最先进的无线技术也可以从边缘计算中受益。尽管根据3GPP 规范,5G可以将现有 4G 通信的速度提高多达 10 倍,但实际上,它也将依赖边缘计算来显着降低网络延迟。
在边缘计算的支持下,这两种无线技术都可以为要求带宽的应用提供合适的数据速率和网络容量。当涉及到 SD-WAN 时,它们还可以用于提高网络覆盖的可用性和可靠性。
经受户外
在偏远、未命名的地方部署技术可能非常具有挑战性,不仅因为网络覆盖和速度,还因为潜在的恶劣环境。
部署在这些户外城市应用中的电气设备必须有机械外壳和外壳保护,具有一定的防尘和防水功能,还必须能够在高温或低温等恶劣条件下运行。