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百度云發(fā)布國內(nèi)首個智能邊緣開源平臺OpenEdge

百度云希望通過開源,將BIE的核心功能全面開放,同時推出國內(nèi)首個開源邊緣計算平臺——OpenEdge,打造一個輕量、安全、可靠、可擴展性強的邊緣計算社區(qū)。

  12月6日,百度副總裁、百度云總經(jīng)理尹世明現(xiàn)場發(fā)布中國首個開源邊緣計算平臺

  這是百度云繼今年5月31日發(fā)布國內(nèi)首款智能邊緣產(chǎn)品BIE后,在邊緣計算領域的又一次重大發(fā)布。

  百度云希望通過開源,將BIE的核心功能全面開放,同時推出國內(nèi)首個開源邊緣計算平臺——OpenEdge,打造一個輕量、安全、可靠、可擴展性強的邊緣計算社區(qū)。

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  借助開源的OpenEdge,開發(fā)人員可以更靈活地開發(fā)自己的邊緣解決方案和應用。百度云期待利用社區(qū)的力量為國內(nèi)邊緣計算技術營造良好生態(tài),促進邊緣計算在中國快速發(fā)展,加速更多行業(yè)人工智能應用落地。

       智能邊緣BIE特性與優(yōu)勢

  智能邊緣BIE是百度云發(fā)布的國內(nèi)首個邊緣計算產(chǎn)品,發(fā)布伊始即推行“端云一體”解決方案,它由智能邊緣本地運行包、智能邊緣云端管理套件組成;在云端進行智能邊緣核心設備的建立、身份制定、策略規(guī)則制定、函數(shù)編寫、AI建模,然后生成配置文件和執(zhí)行文件,通過端云協(xié)同的方式下發(fā)至本地運行包,在近設備端的本地運行包里完成數(shù)據(jù)采集、消息分發(fā)、函數(shù)計算和AI推斷等功能,通過一鍵發(fā)布和無感部署的方式,極大提高智能迭代的速度,使之整體達到“訓練、管理、配置在云端,采集、轉(zhuǎn)發(fā)、計算、推斷在本地”的效果。

  在架構(gòu)設計上,智能邊緣推行容器化,基于智能邊緣BIE提供的DockerFile文件可以在Docker支持的各類操作系統(tǒng)上進行“一鍵式部署”,依托Docker的跨平臺支持特性,確保智能邊緣在各系統(tǒng)、各平臺的環(huán)境一致性標準化;此外,智能邊緣BIE還針對Docker容器化進行容器資源隔離與限制,精確分配各運行實例的CPU、內(nèi)存等資源,提升資源利用效率。

  在降低各功能間耦合度方面,智能邊緣推行模塊化,每一項功能都是一個獨立的模塊,各項子功能模塊運行互不依賴、互不影響,推行模塊化的設計模式,可以充分滿足用戶“按需使用、按需部署”的切實要求。

  智能邊緣BIE旨在依托容器化、模塊化的設計模式,通過降低各模塊間的耦合度及強制性的證書認證模式,打造一個輕量、安全、可靠、可擴展性強的邊緣計算環(huán)境,為國內(nèi)邊緣計算技術的發(fā)展營造一個良好的生態(tài)環(huán)境。

  作為百度云天工的重點輸出產(chǎn)品,智能邊緣BIE可以與天工各云端平臺服務無縫對接,如IoT Hub、TSDB、IoT Visualization、IoT EasyInsight等;換句話說,部署了智能邊緣BIE的設備和邊緣計算節(jié)點,既可以與百度云天工進行無縫數(shù)據(jù)交換,對敏感數(shù)據(jù)進行過濾計算,也可以在無網(wǎng)或者網(wǎng)絡不穩(wěn)定的情況下,緩存數(shù)據(jù)、獨立計算,實現(xiàn)實時的反饋控制。

  目前,智能邊緣BIE已經(jīng)能夠支持基于PaddlePaddle、TensorFlow、Intel Openvino等主流AI框架訓練的算法模型,并與百度云推出的云端函數(shù)計算服務(CFC)、云端大數(shù)據(jù)服務(Jarvis)、云端視覺模型工廠服務完全兼容,能夠獨立運行在10多種主流系統(tǒng)和硬件架構(gòu)上,讓每一臺聯(lián)網(wǎng)的終端設備都“輕裝上陣”,實時進行計算。

       邊緣計算正在成為人工智能的下一個熱點

  隨著“萬物互聯(lián)”概念的提出,物聯(lián)網(wǎng)設備逐漸登陸網(wǎng)絡數(shù)據(jù)生產(chǎn)的中心,其生產(chǎn)數(shù)據(jù)的增長速度也愈來愈快,且由于其在地理位置上的分散性及對響應時間、安全性越來越高的要求,加之實際場景中復雜的網(wǎng)絡環(huán)境,導致現(xiàn)有公有云的計算平臺也變得越來越不能完全滿足需求,一部分計算平臺的舞臺中心正逐漸向邊緣計算靠攏。

  據(jù)Gartner報告中所述,邊緣計算位列2019年十大技術趨勢中。作為一種計算拓撲,邊緣計算將信息處理、內(nèi)容收集和傳遞的場所更靠近需求端。試圖保持流量和處理更接近‘本地化’,從而減少流量損耗和延遲。

  Gartner認為,未來五年,專業(yè)的人工智能芯片以及更強大的處理能力、存儲及其他高級功能將被添加至更廣泛的邊緣設備。同時伴隨5G的成熟,其提供更低的延遲、更高的帶寬,將使得每平方公里節(jié)點(邊緣端點)的數(shù)量急劇增加。此外,邊緣計算也將在實現(xiàn)數(shù)字業(yè)務和IT解決方案等層面應用廣泛。

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