边缘计算

电力物联网和透明电网的背景下,电力系统智能终端感知的海量视觉影像对传统的云计算处理模式提出了重大挑战,边缘计算作为云计算的重要补充已经得到了电力系统的广泛关注。为此,首先梳理了边缘计算的演变历程,阐述了电力视觉边缘智能的基本概念,然后构建了云-边-端协同的电力视觉边缘智能结构框架,重点讨论了边缘计算驱动下边缘智能的关键技术,最后列举了电力视觉边缘智能的几种典型应用场景。

根据MachinaResearch最新研究报告显示，2025年全球物联网连接数将增长至270亿个，联网设备的指数式增长造成网络传输能力及中心云处理能力捉襟见肘，同时，根据思科云指数预测，截至2021年，接入网络的终端每年产生数据达847ZB，作为当今时代强有力的象征之一，移动数据呈现出爆炸式的增长，这一方面来源于持续提升的移动设备数量及其性能，另一方面也归因于不断革新的移动应用需求。其中，增量数据呈现分散性、碎片化的特点，超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储。云计算虽然有强大的数据处理能力，但是在面对海量的数据以及网络带宽带来的阻碍时，云计算并不能实现全面的计算覆盖。因此，传统的数据处理模式已经无法应对数据处理及网络传输的爆发式增长需求。此外，随着工业互联网、车联网、AR/VR等垂直领域的蓬勃发展，带来了大量数据传输或者低时延的新业务需求，需要数据就近处理和分析满足实时性要求。因此，边缘计算应运而生，其核心理念是将网络、计算、存储等多维度能力“下沉”，减少服务交付时延和带宽占用。学术界和标准组织从技术研究角度出发认为边缘计算是一种新的模式和一种新架构，通过应用网络切片、容器、计算迁移、边缘智能等新技术，实现计算与网络的协同演进。产业界从应用需求角度出发将边缘计算定义为一种新平台，汇聚多维资源协同调度，就近响应需求，提高资源利用率。总体来说，边缘计算不仅仅是新平台、新架构以及新模式，而是三维一体的新生态，通过在网络边缘侧汇聚网络、计算、存储、应用、智能等五类资源及能力，提高服务性能（“提速”）、开放控制能力（“敏捷”），提升用户体验，从而激发类似于移动互联网生态的新模式和新应用。