| SKU | ნანო-100 | |||||||
| პროდუქტის სურათი |  |
|||||||
| პროცესორი | Intel® Celeron® J1900/ N2840 პროცესორი | Intel®CoreTM მე-4/5 თაობის I3/I5/I7 პროცესორი | Intel® Celeron® J4125 პროცესორი | |||||
| მეხსიერება | DDR3L 4G/8G | DDR4L 4G/8G/16G | ||||||
| შენახვა | 1 *MSATA, 1 *SATA | |||||||
| ქსელური მუშაობა | 2 *Realtek RTL8111 Gigabit Ethernet | |||||||
| COM | 2 *RS232 (COM1-2 მხარდაჭერა RS485) | |||||||
| USB | 6 * USB | |||||||
| ჩვენება | 1 *HDMI, 1 *VGA | |||||||
| სხვა ინტერფეისები | 1 * შეყვანა x4 და გამომავალი x4 GPIO, 1 *AUDIO (2 in1) | |||||||
| სლოტის გაფართოება | 1 *MINI-PCIE (WIFI/4G მოდულის მხარდაჭერა) | |||||||
| ოპერაციული სისტემა | Windows/Linux | |||||||
| დენის შეყვანა | DC12V | |||||||
| ზომა მოყვება თაროს (მმ) | 136x127x40 | 178.4x127x60 | 136x127x40 | |||||
| ინდივიდუალური მთლიანი წონა (კგ) | 1.00 | |||||||
| სამონტაჟო პარამეტრები | კედელზე დამონტაჟებული / სამუშაო მაგიდა | |||||||
| ოპერაციული ტემპერატურა | -20 ~ +60 ℃ | |||||||
| შენახვის ტემპერატურა | -20 ~ +70 ℃ | |||||||
შენახვის ტენიანობა * არაკონდენსირებადი |
5 ~ 95% | |||||||
| ინფორმაცია შეფუთვის შესახებ | 1 *მასტერი, 1 *ადაპტერი, 1* კვების კაბელი | |||||||
Edge computing გთავაზობთ რამდენიმე სარგებელს, მათ შორის შეფერხების შემცირებას, გაუმჯობესებულ სიჩქარეს, გაძლიერებულ კონფიდენციალურობას და უსაფრთხოებას და ცენტრალიზებულ ღრუბლოვან სერვისებზე დამოკიდებულების შემცირებას. ბოლო მომხმარებელთან უფრო ახლოს მონაცემების დამუშავებით, edge computing იძლევა უფრო სწრაფად გადაწყვეტილების მიღებას და ქსელის რესურსების უფრო ეფექტურ გამოყენებას.
გამოყენების შემთხვევები
გაფართოების პარამეტრები
NANO სერია გთავაზობთ მოქნილ კონფიგურაციას თქვენი სპეციფიკური საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად. აირჩიეთ თქვენთვის ყველაზე შესაფერისი ვერსია:
მხოლოდ IO ვერსია:
კომპაქტური მხოლოდ 3 ინჩის სიმაღლეზე, იდეალურია მომხმარებლებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ IO ფუნქციონირება გაფართოების სლოტების გარეშე.
2 სლოტიანი ვერსია: მხარს უჭერს ერთ ორ სლოტ PCIex16 ბარათს ან ორ PCIex4 ბარათს. იდეალურია მათთვის, ვისაც გაფართოების ზომიერი სჭირდება.
4-სლოტიანი ვერსია: შექმნილია კლიენტებისთვის, რომლებსაც აქვთ დამატებითი ბარათის მოთხოვნები. მოთხოვნის შემთხვევაში შეიძლება განთავსდეს ერთი ორმაგი სლოტი x16 ბარათი და ორი x4 ბარათი, ან სხვა კონფიგურაცია.
გაფართოების შესაძლებლობები
NANO მხარს უჭერს დამატებით ბარათებს 7 ინჩამდე (180 მმ) სიგრძით და 5 ინჩამდე (130 მმ) სიგანით. გაფართოების ზონა არის ვენტილირებადი და გთავაზობთ დამატებით ვენტილატორის სამაგრებს დამატებითი გაგრილებისთვის. PCIe-x16 სლოტს შეუძლია 75 ვტ-მდე სიმძლავრის ამოღება, რაც შესაძლებელს გახდის Nvidia GPU-ების გამოყენებას, როგორიცაა GTX 1650 ან RTX A2000 ამ უხეში, მცირე ზომის კოლოფში.
რა არის Edge Computing?
თავის არსში, edge computing წარმოადგენს გადახვევას მონაცემთა დამუშავების ტრადიციული ცენტრალიზებული მოდელისგან. ცენტრალიზებულ ღრუბელზე დაფუძნებულ სისტემაზე დამოკიდებულებისგან განსხვავებით, ეს მიდგომა ხაზს უსვამს ლოკალიზებულ გამოთვლას და შენახვას მონაცემთა წყაროსთან ახლოს. ძირითადი მიზნებია შეყოვნების შემცირება, გამტარუნარიანობის ოპტიმიზაცია და უსაფრთხოებისა და კონფიდენციალურობის გაზრდა.
Edge Computing-ის ძირითადი მახასიათებლები
● სიახლოვე:
Edge Computing-ის დამახასიათებელი ნიშანია მისი სიახლოვე მონაცემთა წყაროსთან, რაც ამცირებს ფიზიკური მანძილის მონაცემებს, რომელიც უნდა გაიაროს. ეს ლოკალიზაცია უზრუნველყოფს დამუშავების სწრაფ და ეფექტურ ციკლს.
● დაბალი შეყოვნება:
ზღვარზე დაუყოვნებელი დამუშავება ითარგმნება როგორც დაბალი შეყოვნება, კრიტიკული ფაქტორი აპლიკაციებისთვის, რომლებიც ითხოვენ რეალურ დროში რეაგირებას, როგორიცაა ავტონომიური მანქანები და ჭკვიანი ქალაქები.
● დეცენტრალიზებული არქიტექტურა:
ცენტრალიზებული მოდელისგან განსხვავებით, edge computing იღებს დეცენტრალიზებულ არქიტექტურას. ეს ნიშნავს, რომ გამოთვლითი შესაძლებლობები ნაწილდება სხვადასხვა კვანძებში, ვიდრე ეყრდნობა ცალკეულ დამუშავების კერას.
Edge Computing-ის უპირატესობები
● შემცირებული ლატენტურობა:
Edge computing-ის უნარი, დაამუშავოს მონაცემები წყაროზე, ამცირებს შეფერხებას მონაცემთა გენერაციასა და დამუშავებას შორის. ეს შეუცვლელია აპლიკაციებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ დაუყოვნებელ პასუხებს, როგორიცაა ავტონომიური მანქანები, რომლებიც ნავიგაციას უწევენ რთულ გარემოში.
● გამტარუნარიანობის ოპტიმიზაცია:
მონაცემთა ლოკალური დამუშავებით, ზღვარზე გამოთვლა ამსუბუქებს ქსელის გამტარუნარიანობას. ეს ოპტიმიზაცია განსაკუთრებით ღირებულია აპლიკაციებისთვის, რომლებიც ეხება მონაცემთა მნიშვნელოვან მოცულობას, რაც უზრუნველყოფს მონაცემთა ეფექტური ნაკადს.
● გაძლიერებული უსაფრთხოება და კონფიდენციალურობა:
მონაცემთა დამუშავების ლოკალიზაცია აძლიერებს უსაფრთხოებას სენსიტიური ინფორმაციის წყაროსთან ახლოს შენახვით. ეს ამცირებს მონაცემთა დარღვევის რისკს და უზრუნველყოფს მყარ საფუძველს კრიტიკული ინფორმაციის დასაცავად.
