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尊龙凯时人生就是搏!_5G智能工厂解码:网络切片助推行业数字化转型

本文摘要:展望未来万物网络的5G时代,网络覆盖某种程度只是用来覆盖面积人,车联网、自动驾驶、远程机械掌控、VR(虚拟现实)等都未来将会梦想成真。

展望未来万物网络的5G时代,网络覆盖某种程度只是用来覆盖面积人,车联网、自动驾驶、远程机械掌控、VR(虚拟现实)等都未来将会梦想成真。从过去人与人的相连,到人与物的相连,再行到物与物的相连,5G网络将与各行各业撞击出有更加多创意的火花,助推行业数字化转型。其中,网络即服务将沦为5G时代的众多趋势,如何利用虚拟化技术,将网络物理基础设施资源根据各行各业以及有所不同场景的市场需求,虚拟化为多个互相独立国家的平行“网络切片”,将沦为5G使能更加多行业数字化转型的关键。

联手中国移动:爱立信利用网络切片顺利展示5G智能工厂原型智能生产是5G技术的最重要应用于场景之一,利用5G网络将生产设备无缝连接,并更进一步与设计、订购、仓储、物流等环节切断,将使生产更为扁平化、自定义化、智能化,从而结构一个面向未来的智能生产网络,而网络切片在其中扮演着最重要角色。作为网络切片概念的明确提出者,在2017年世界移动大会期间,爱立信联手中国移动利用5G核心网关键技术——网络切片,顺利展示了5G智能工厂原型。本次展示仿真智能工厂环境中的装配线,通过5G技术相连可编程逻辑控制器(PLC),构建PLC间的协同通信,并更进一步利用5G技术将云端指令必要下发给PLC,从而掌控机械臂已完成适当处置。

整个过程展出了5G网络切片技术、本地流量分流及分布式云计算等在未来工业生产领域的极大潜力。爱立信联手中国移动顺利展示的5G智能工厂原型,定义并构建了基于5G网络切片技术的智能工厂原型,一起探寻了利用关键事务切片为工业生产获取较低延后、低可信的解决方案。

此外,爱立信智能工厂技术展示也正在爱立信南京的全球供应中心实地展开现场部署。爱立信南京工厂里有约1000个高精度螺丝刀,必须根据用于情况展开例会校准和润滑剂,之前所有的操作者都在纸上手动记录。而通过窄带物联网将螺丝刀连接起来,工厂将需要用自动化解决方案代替对工具使用量的手动跟踪,此外还可以对网络数据展开智能分析,从而可优化确保管理。按需分配资源:符合有所不同场景网络拒绝为了应付智能工厂带给的挑战,5G网络通过网络切片获取限于于各种生产场景的解决方案,构建动态高效、低能耗,并修改部署,从而为智能工厂的未来发展奠下坚实基础。

首先,利用网络切片技术确保按需分配网络资源,以符合有所不同生产场景下对网络的拒绝。有所不同应用于对时延、移动性、网络覆盖、相连密度和相连成本有有所不同市场需求,对5G网络的灵活性配备特别是在是对网络资源的合理较慢分配及再行分配明确提出了更加苛刻的拒绝。作为5G网络最重要的特性,基于多种新技术人组的端到端的网络切片能力,可以将必需的网络资源灵活性动态地在全网中面向有所不同的市场需求展开分配及能力获释;根据服务管理获取的蓝图和输出参数,来创立网络切片,使其获取特定的网络特性,比如极低的时延、极高的可靠性、很大的比特率等,以符合有所不同应用于场景对网络的拒绝。例如在智能工厂原型中,为符合工厂内的关键事务处理拒绝,创立了关键事务切片,以获取较低时延,低可信的网络。

而在创立网络切片的过程中,必须调度基础设施中的资源,还包括终端资源、传输资源和云资源等,而各个基础设施资源也都有各自的管理功能。通过网络切片管理,根据客户有所不同的市场需求,为客户获取分享的或者隔绝的基础设施资源。

由于各种资源的互相独立性,网络切片管理也在有所不同资源之间展开协同管理。在智能工厂原型中,展出了使用多层级的、模块化的管理模式,使整个网络切片的管理和协同更为的标准化、更为的灵活性并且更容易拓展。

除了关键事务切片,5G智能工厂原型还另外创立了移动宽带切片和大相连切片,有所不同切片在网络切片管理系统的调度下,分享同一基础设施,但又彼此之间阻碍,维持各自业务的独立性。优化网络连接:本地流量分流构建较低延后、修改部署其次,优化网络连接,采行本地流量分流,以符合较低延后的拒绝。每个切片针对业务市场需求的优化,不仅反映在网络功能特性的有所不同,还反映在灵活性的部署方案上。

切片内部的网络功能模块部署非常灵活,可按照业务市场需求分别部署在多个分布式数据中心。原型中的关键事务切片为确保事务处理的实时性,对时延拒绝很高,通过将用户数据面功能模块部署在附近终端用户的本地数据中心,从而尽量地减少时延,确保对生产的实时控制和号召。此外,使用分布式云计算技术,以灵活性的方式在本地数据中心或集中于数据中心部署基于NFV技术的工业应用于和关键网络功能。

5G网络的高带宽和较低时延特性,使得特定行业的智能处置能力通过迁入到云端获得大幅度提高,为各行业提高智能化水平铺平了道路。原型中将图像识别模块部署到云端,图像通过5G网络发送到云端展开智能识别处置,充分利用了云端的强劲计算出来和存储资源,需要更加慢、更加精确地已完成图像识别。


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