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专用5G如何用于边缘计算业务这三大场景?

发布时间:2022-09-28 15:50:51人气:293

  专用5G是使用许可、未许可或共享频谱的非公共移动网络。适合于移动网络运营商(MNO))提供的频谱仅限于政府使用或不可用的区域。世界各地的许多组织要么部署了专用5G网络,要么正在部署以保护其场所内的数据。


  边缘计算是一种分布式计算模型和开放信息技术架构,可将工作负载和计算操作从靠近数据源的集中点转移。此数据在设备上或由本地计算机或服务器处理,而不是传输到数据中心。这有助于减少往返延迟并提高性能。


  红帽的边缘计算方法侧重于三个用例类别:企业边缘、运营边缘和提供商边缘。围绕专用5G和边缘计算有多个业务用例。本文列举以下几个场景。


  制造业


  比如一家服装制造商想要将其设施完全自动化。它从打开工厂的大门,让一辆满载原材料的卡车进入开始,一直持续到最终产品被送到各自的小隔间。为了使最终产品准备好进行运输,还需要几个额外的步骤。


  专用5G和边缘计算可以在设施完全自动化方面发挥关键作用。所有设备——包括配备传感器的摄像机、机械臂、自动驾驶汽车、传送带、滑槽等——都通过专用5G无线网络连接,设施内的5G塔保持网络连接处于活动状态且可访问。每个设备都有一个带有嵌入式AI/ML模型的边缘应用,有助于推断和快速决策。


  门口的摄像机配备传感器,并通过专用5G连接。这些扫描卡车的车牌,然后AI/ML模型识别,边缘应用做出相应的决策。使用专用5G网络,通知机械臂和自动驾驶汽车做好准备。一旦卡车进入工厂,机械臂在配备的AI/ML模型和边缘应用程序的指导下进行原料卸载,自动驾驶车辆将根据其边缘提供的坐标将其运送到相应的过道和货架上。当最终产品准备好后,通过传送带将其发送到相应的滑槽,然后将其带到各自的小隔间。


  此用例中的边缘分类是操作边缘的典型示例,因为AI/ML模型推断和边缘应用在站点本身做出决策。在这种情况下,设施中存储的数据很少或没有存储,并且模型会随着时间的推移继续学习和改进。


  医疗保健行业


  考虑一家医院的案例,该医院希望将其设施自动化,以便为患者提供24/7全天候护理,尤其是那些入住ICU的患者。每个ICU病房都将配备氧气监测仪、心跳监测仪、血压监测仪、护士站等医疗设备。


  让我们看看专用5G和边缘计算如何帮助实现该设施的自动化。所有医疗设备(氧气监测仪、心跳监测仪、血压监测仪)都连接到医院的专用5G无线网络,并且设施内的5G塔保持网络连接处于活动状态且可访问。每个设备都有一个带有嵌入式AI/ML模型的边缘应用,有助于推断和快速决策。


  在氧气监测仪指示氧气水平下降的情况下,AI/ML模型会解释监测仪提供的数据,边缘应用会快速向护士站发送紧急警报,并在护士不在时发送一个页面。在这种危急情况下,没有延迟的余地。


  另一种情况涉及患者记录的维护,根据患者的病史开药。在某些紧急情况下,这些记录需要快速访问,它们必须保存在一个集中的本地数据库中。


  在这个用例中,边缘分类是运营边缘和企业边缘的一个例子,因为在第一种情况下,AI/ML模型推断和边缘应用在站点本身做出决定,而在第二种情况下,患者记录保存在内部本地数据库。


  电信、媒体和娱乐业


  考虑这样一个情形:一家服务提供商想要在频谱不可用或仅限政府使用的地区扩展其5G网络。


  专用5G和边缘计算解决方案是他们为该地区的组织提供未经许可的网络的好方法。他们可以在现场部署内部开放式无线电接入网络,也可以从Mavenir等供应商公司购买。OpenRAN是5G的关键组件,用于处理传入和传出的无线电信号。



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