边缘计算是货运的未来吗？

随着技术的进步，卡车行业优化运营的机会增加。

卡车运输领域的最新技术发展，包括联邦汽车承运商安全局(FederalMotorCarrierSafetyAdministration)2017年的电子记录设备(ELD)要求。各种规模的航空公司突然被期望拥有一套先进的系统来监控司机的位置和服务时间。但这项任务也提供了一个升级这个大多数人认为充其量是过时的行业的技术的机会。

作为回应，ELD供应商开始适应新的市场。大多数人选择了云计算模式，即远程收集授权数据，通过互联网连接传输到外部服务器，并在处理后返回给用户。

与此同时，另一种技术出现在ELD市场中：边缘计算。与云计算不同，它将逻辑和数据处理从集中的服务器转移到网络的最远点(或边缘)。在边缘计算模型中，数据在最接近其原点的点进行收集、处理和分析，然后将结果传输到云端以供查看、报告和共享。即使网络连接不可用，边缘计算技术也能无缝工作。

边缘计算模型为实时数据计算提供了增强功能。通过在源代码处进行数据处理，利用网络生态系统边缘的大量节能计算能力，显著改善了网络的固有延迟，并降低了数据传输要求和功耗。

远程信息处理中的边缘计算

通过新的分布式边缘计算架构，远程信息技术客户有机会在性能和用户体验方面得到显著改善。

在边缘计算设计的系统中，所有远程信息处理数据的采集和处理都发生在车辆驾驶室内。这种离线计算架构比上一代云计算更可靠，上一代云计算通常在网络服务不可用或云服务器出现问题时崩溃。

要理解边缘计算的基本原理，请考虑最近云计算失败的一个实际例子。据报道，在2019年末和2020年初，两家大的车队管理远程信息处理供应商高通公司(QualcommInc.)和Omnitracs的客户经历了ELD停机，影响了数十万辆汽车和驾驶员。这种类型的事件不会影响边缘计算远程信息处理系统，无论云上的网络连接或服务器可用性如何，边缘计算远程信息处理系统都会在驾驶室内持续收集和处理实时数据。因此，车队管理人员可以确信，来自驾驶员来源的数据将是准确和随时可用的。

边缘计算在任何时候都提供支持ELD合规性的资源，并可全面了解车队运营情况。通常情况下，当驾驶员经过小区范围外的一个远程位置时，车队会失去能见度。使用边缘计算设备，一旦网络和服务可用，数据就会同步传输到云端，以便共享、查看和报告。车队经理能够与驾驶员沟通，查看服务时间数据，并实时优化回程机会。

您是否需要一个边缘计算系统用于ELD和车队管理?简短的回答是肯定的。边缘计算远程信息处理提供实时可视性，所有数据的收集和处理都发生在驾驶室内。这种离线计算架构比上一代云计算更可靠，上一代云计算通常在网络服务不可用或云服务器出现问题时崩溃。

解决延迟

延迟是请求数据与开始传输之间的延迟。驾驶室中边缘计算技术的延迟比4GLTE网络的延迟低15倍以上。许多传统的车队管理提供商仍然有数十万个单元在3G上运行，这是4GLTE的两倍。

驾驶室采用边缘计算技术，可以通过生物特征(指纹或面部识别)来保护数据。此外，安全风险大大降低，因为攻击者必须同时攻击多个移动边缘计算系统，才能对业务产生有意义的影响。

通过边缘计算，传输误差大大降低。适当设计的边缘计算ELD和车队管理系统是完全冗余的，所有数据在输入记录数据库系统之前都要经过积极的验证。

利用当今大多数智能手机的先进技术和管理能力，可以获得大多数智能手机的低成本拥有权。购买昂贵、不可靠和专有硬件的日子一去不复返了。此外，边缘计算系统的安装可以在10秒内完成，这意味着车队所有者在安装硬件时不会让卡车停运一天或更长时间。

有了边缘计算，就不再需要将昂贵的专有硬件锁定在单个应用程序中。系统可以构建在标准的iOS或Android设备上，以降低成本并改善用户体验。

根据Gartner最近的一份报告，目前只有10%的企业系统使用边缘计算，但预计到2025年，边缘计算的使用率将增长到75%。下一代车队管理系统供应商已经开始提供边缘计算。通过采用更快、更可靠、更安全、更实惠的技术，车队可以专注于真正重要的事情——经营业务和运送货物。

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