近日,工业互联网产业联盟第九次工作组全会圆满落幕。中国信息通信研究院、华为、树根互联、阿里、施耐德、研华科技等289家联盟成员都参与了本次会议。研华资深研发经理梁继超出席会议,提出“共建边缘计算'互联互通、设备快速接入、服务可复用且快速上云'的边缘计算生态”的倡议,并就“研华工业APP开发与应用实践”做了分享。
万物互联的物联网时代,数据分析正在变得比设备本身更有价值。根据IDC的预测,到2019年,IoT创建的数据将有45%通过边缘计算被存储、处理、分析和操作。尤其在产业物联网应用中,边缘的“速算”能力,显得尤为重要。此次工作组会议中,嘉宾们也围绕开源物联网边缘计算项目-EdgeX Foundry,展开了热烈讨论与交流。
借助EdgeX Foundry开源微服务框架在边缘计端的能力,研华倡议共建边缘计算“互联互通、设备快速接入、服务可复用且快速上云”的边缘计算生态。
EdgeX Foundry 并不是一项新标准,而是统一标准和边缘应用的一种方式。其进一步推动了“智能”向边缘的渗透,以便解决响应延迟问题、带宽和存储问题,以及远程操作问题。
基于EdgeX Foundry微服务框架,研华构建了工业边缘智能解决方案,目前重点在以下方面,进行了充分的扩展和加强:
● 多协议采集微服务
● 数据清洗及预处理微服务
● 机器学习和深度学习的训练模型在边缘端的分析预测及检测服务(Inference Engine)
● 边缘端数据可视化服务(2D/3D)
● 数据上云
……
同时,研华也会持续与EdgeX Foundry合作,加强框架在各方面的服务能力,包括计算能力,例如框架可以支持GPU硬件计算等资源的管理能力。
除了边缘互联互通,工业APP也是本次会议中的热议话题。工信部发布的《工业互联网APP培育工程实施方案(2018-2020年)》中提出,到2020年,要培育30万个面向特定行业、特定场景的工业APP。
要如何做呢?继超提出,工业APP在正式上线前,除了必须解决行业用户具体需求及痛点之外,也应该同步思考,工业APP的订阅/退订、权限管理、弹性扩容、共享服务、运维管理等问题。同时,继超基于WISE-PaaS工业物联网云平台,展示了研华如何快速开发,并结合实际应用案例进行了分享。
对于研华而言,建立WISE-PaaS的初衷是推动物联网生态体系的融合,建立一个产业链上下游都能融入的平台,将关键技术或SRP解决方案置于平台中分享给用户,降低客户在智能化转型中的障碍,并普及物联网技术运用于各产业。
早在2016年,研华董事长刘克振曾对物联网发展做过阶段性描述:
● 第一阶段,研华重点搭建嵌入式硬件平台;
● 第二阶段,研华着力部署WISE-PaaS及软硬件整合解决方案;
● 第三阶段,则深度聚焦垂直行业的云服务,由研华和伙伴通过“共创”来完成。
研华选择与行业专家公司之间的充分合作、整合,形成可以标准化复制的软硬件整合解决方案SRP,即共创SRP。研华发现通过共创,双方合作共同设计基于物联网云平台数据驱动的解决方案,经常能有效结合彼此专业,创造双赢。
万物互联时代,全世界都在积极拥抱物联网。随着各大巨头进场卡位,行业上下游产业链之间深度整合。研华期望以共创模式赋能全球物联网产业,与伙伴一同登录物联网下一阶段。
如需索取研华在工业互联网产业联盟会议上的报告,可关注研华官方微信“研华智能地球,”回复“181212”。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- BUF早餐铺 | 浙江三大运营商签署《个人信息保护倡议书》;谷歌团队在霍尼韦尔安卓设备中发现高危漏洞...
- 【从0到1学习边缘容器系列】之 边缘应用管理
- 【从0到1学习边缘容器系列-3】应用容灾之边缘自治
- 中国首个边缘计算平台开源,百度发布智能边缘开源平台 OpenEdge
- Microsoft 将 Azure IoT 扩展到边缘设备,边缘计算越来越重要
- 《边缘云计算技术与标准化白皮书》发布 边缘与云如何实现互补
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
数据挖掘十大算法
(美)吴信东(Xindong Wu)、(美),库玛尔 ,(Vipin Kumar) / 李文波、吴素研 / 清华大学出版社 / 2013-5 / 39.00元
《世界著名计算机教材精选:数据挖掘十大算法》详细介绍了在实际中用途最广、影响最大的十种数据挖掘算法,这十种算法是数据挖掘领域的顶级专家进行投票筛选的,覆盖了分类、聚类、统计学习、关联分析和链接分析等重要的数据挖掘研究和发展主题。《世界著名计算机教材精选:数据挖掘十大算法》对每一种算法都进行了多个角度的深入剖析,包括算法历史、算法过程、算法特性、软件实现、前沿发展等,此外,在每章最后还给出了丰富的习......一起来看看 《数据挖掘十大算法》 这本书的介绍吧!