导读 | 比上一代蜂窝服务(4G)相比,5G提供的无线蜂窝连接性具有更高的带宽、更低的延迟和更高的设备密度。 |
比上一代蜂窝服务(4G)相比,5G提供的无线蜂窝连接性具有更高的带宽、更低的延迟和更高的设备密度。除10 Gbps的速度和1毫秒的延迟外,5G还可以在每平方公里支持数千台设备。
5G还支持网络切片,这使运营商可以将5G无线电访问网络划分为虚拟网段,每个网段都可以进行自定义以支持不同类型的应用程序。网络切片的另一个好处是可隔离一个网段的流量与其他网段的流量,以确保安全性。
5G使用各种频率,范围从现有的2.4 GHz频段到毫米波(MM wave)。毫米波频率支持更高带宽的信道,尽管会由于射频吸收而缩小范围。这意味着可部署更多的接入点,这将减少与每个AP关联的端点数量,并增加每个端点可用的带宽。
边缘计算将数据处理集成到边缘设备中,这些边缘设备通常是数据收集器或过程控制器。边缘计算可快速处理原始传感器数据,而无需将数据传输到主机应用程序。通过在边缘设备附近或边缘设备内处理原始数据,可以减少传输延迟和带宽成本。
其中一个很好的示例是可编程逻辑控制器,它会收集和处理本地生成的数据,然后通过网络连接将摘要数据上传到综合监控应用程序,以执行其他数据处理和归档。
边缘计算可提高上游数据传输的效率,并提供对物联网边缘设备的实时控制。在边缘计算中,处理能力安装在边缘设备内部或附近。
而雾计算提供了另一种选择,它将计算和存储功能放在边缘设备附近,而不是在边缘设备内。它提供了本地设备到设备通信,提供更好的控制系统弹性,并将摘要数据发送到基于云的应用程序。
5G边缘计算组合为新的和改进的应用(包括IoT部署)带来机会,这主要得益于该标准的带宽延迟和实时控制功能。
5G的1毫秒延迟性(而4G的延迟为10毫秒)可支持实时应用程序–这些应用程序无法忍受4G的延迟性。常见的示例是自动驾驶汽车,其中汽车通过5G相互通信,共享传感器数据和驾驶意图,从而使每辆汽车都能就其预期路径做出明智的决策。
雾计算与5G的低延迟相结合,可支持实时应用程序,这是高延迟基于云的应用程序无法提供的支持。通过分布式架构—其中雾计算基础架构安装在IoT设备附近,还可以提高应用程序的弹性。
通过使用正确的架构,基于边缘和雾计算的应用程序仍可以在本地级别继续运行,即使与云的网络连接失败。
另外,通过使用专有5G网络切片,边缘计算安全可得到增强,因为5G网络切片受防火墙保护,构建在网络功能虚拟化基础架构上。同时,容器化将使定制软件更容易部署到边缘或雾计算系统。大型固态存储系统将能够存储大量数据。这种网络、计算和存储的组合为很多有趣且功能强大的系统打开大门。
我们再看看建筑物的环境、照明和安全系统。借助5G和雾计算基础架构,低成本传感器可以通过本地安全网络传输数据。雾计算系统基于从云下载的配置数据做出控制决策。而5G网络的低延迟和高密度意味着它可以从数百个温度调节器、入住客传感器、安全扫描仪和环境光监控器中实时收集数据。
雾计算系统通过5G网络将命令发送到建筑物照明、门锁以及供暖和制冷系统。如果云连接中断,系统仍将继续运行。同时,由于5G网络切片将传感器和控制数据与其他网络用户相隔离,因此安全性得到增强。
另一个很好的示例是装配厂控制系统。机器人彼此通信以互相传递零件,并依靠5G边缘计算进行通信。而基于雾的基础架构将在相邻机器人间增加另一级控制。你还可以轻松地将此概念扩展到化工厂过程控制系统。在这两种示例中,5G的网络切片都可增强安全性。
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