【边缘计算】场景

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工业互联网
对现场采集的数据进行数据预处理,将现场有用的信息提取出来实时上传给平台,为平台大大减轻了处理的工作量。
汇聚现场数据统一接口上传数据到云端,大大提高系统多样部署的安全性,解决现场数据跨域访问的问题。制造企业无须给云端为每一个业务系统都开放通信端口,大大降低了被网络攻击的风险,同时也解决了局域网与广域网跨域访问的问题。
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粮情分析
第一,数据实时处理。 节点的部署更靠近数据 ,大量粮情数据可实现本地管理,无需上传,减少处理时延。
第二,缓解带宽压力。 数据产生后及时处理, 再信息上传数据中心, 减少带宽压力。
第三, 降低数据泄漏风险。
边缘侧可看作是从云端下沉的一部分,边缘侧实现数据处理、特征分析、行为识别、数据存储等功能。终端采集到库内温湿度、气体成分等信息后,上传至边缘端,边缘端会进行部分处理,只将难以处理的信息上传至云端。同时可将视频图像中的冗余信息去除,实现一部分分析和处理,但数据处理后的结
果依然要传递给云中心进行统一决策。同时将复杂功能和视频信息传递给粮库视频监控云中心,进一步 存储、 分析、 决策。
粮情预警流程:首先由粮库中摄像头和各传感器采集数据并及时将采集到的数据信息上传至边缘网关。边缘网关根据分析模型确定异常。之后边缘网关将信息上传至边缘计算平台进行预处理和判断。最后边缘计算平台根据设定的逻辑来完成通知或报警。
由于边缘计算模式下无需将所有数据上传至云端,因此从根本上降低了数据泄露与被篡改的风险。

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