边缘计算是否是卡车运输的未来？

随着技术的进步，卡车运输行业优化运营的机会越来越多。

卡车运输的最新技术发展，包括联邦汽车运输安全管理局 2017 年的电子记录设备 (ELD) 授权。突然间，各种规模的运营商都希望拥有一个先进的系统来监控司机的位置和服务时间。但这项授权也提供了一个机会，可以在一个大多数人认为已经过时的行业中升级技术。

作为回应，ELD 供应商开始出现以迎接新的市场。大多数人选择了云计算模式，在这种模式下，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，ELD 市场中出现了另一种技术：边缘计算。与云计算不同，它将逻辑和数据处理从中央服务器移到网络的最远点（或边缘）。在边缘计算模型中，数据在最接近其来源的点被收集、处理和分析，然后将结果传输到云端进行查看、报告和共享。即使网络连接不可用，边缘计算技术也能无缝运行。

边缘计算模型为实时数据计算提供了增强功能。在源头进行数据处理，利用网络生态系统边缘的大量节能计算能力，显着改善网络固有延迟，降低数据传输要求和功耗。

远程信息处理的边缘计算

Telematics 客户有机会通过新的分布式边缘计算架构显着提高性能和用户体验。

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

要了解边缘计算的基本原理，请考虑最近发生的云计算故障的真实示例。据报道，在 2019 年底和 2020 年初，两家最大的车队管理远程信息处理供应商高通公司和 Omnitracs 的客户经历了 ELD 中断，影响了数十万辆车和司机。此类事件不会影响边缘计算远程信息处理系统，无论网络连接或云中的服务器是否可用，边缘计算远程信息处理系统都会在驾驶室中持续收集和处理实时数据。因此，车队经理可以确信来自驾驶员来源的数据将准确且随时可用。

边缘计算提供资源以始终支持 ELD 合规性，并完全了解车队运营情况。通常，当驾驶员经过小区范围外的偏远位置时，车队会失去这种可见性。使用边缘计算设备，一旦网络和服务可用，数据就会同步并传输到云端进行共享、查看和报告。车队经理能够与司机沟通，查看服务时间数据，并实时优化回程机会。

您是否需要用于 ELD 和车队管理的边缘计算系统？简短的回答是肯定的。边缘计算远程信息处理提供实时可见性，所有数据收集和处理都在驾驶室内进行。这种离线计算架构比上一代云计算更可靠，云计算经常在网络服务不可用或云服务器出现问题时崩溃。

解决延迟问题

延迟是请求数据和开始传输之间的延迟。驾驶室边缘计算技术的时延比4G LTE网络低15倍以上。许多传统车队管理供应商仍有数十万台在 3G 上运行，其速度是 4G LTE 的两倍。

借助驾驶室中的边缘计算技术，可以通过生物识别技术（指纹或面部识别）保护数据。此外，安全风险也大大降低，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，传输错误大大减少。设计合理的边缘计算 ELD 和车队管理系统是完全冗余的，所有数据在进入记录数据库系统之前都经过积极验证。

通过利用当今最先进智能手机的超级计算能力，公司可以降低其 ELD 和车队管理技术的总拥有成本。购买昂贵、不可靠和专有硬件的日子已经一去不复返了。此外，边缘计算系统的安装可以在短短 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。

借助边缘计算，不再需要锁定在单个应用程序中的昂贵专有硬件。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 年其使用率将增长到 75%。下一代车队管理系统供应商已经提供边缘计算。通过采用更快、更可靠、更安全和更实惠的技术，车队可以专注于真正重要的事情——经营业务和运输货物。

肯·埃文斯是的创始人兼首席执行官 Konexial ，卡车司机技术提供商。