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VeeaSystems将携全系列VeeaHub平台设备参展上海世界移动通信大会

日期: 2019年6月26日 下午4:31
上海和纽约2019年6月26日 /美通社/ -- 致力于通过一个面向物联网和智能边缘解决方案的通用平台来打造智能互联世界的Veea Inc.旗下全资子公司VeeaSystems今天宣布将出席6月26日至28日举行的2019年上海世界移动通信大会(MWC Shanghai 2019),并首次公开展示全系列VeeaHub智能无线边缘服务器。该公司的解决方案将高度集成的边缘计算和无线网状网络与性能和安全保障相结合,专为家居和企业应用而量身设计,适用于从中小企业到校园等不同规模的部署,其中包括用于增强型工业应用,以及经认证可用于对硬件要求较高的运输环境的产品。VeeaSystems参展地点位于N1展厅的iFree F160号展台。

VeeaSystems将展示四种不同的室内和户外VeeaHub产品,这些产品为在各种部署场景中运营的企业带来了诸多好处,例如弹性网状网络和在其服务器功能上运行的创新智能应用,可支持当前以及适用于每个行业市场的全新创新型用例。

VeeaHub是一个提供智能无线服务器的突破性平台解决方案,可在客户端创建混合无线和有线微云,支持所有常见的无线通信形式,并能够在每个VeeaHub节点的Linux服务器功能上运行独特的软件应用,以补充或尽量减少不同规模的企业对云计算的依赖。它还是一个高度可扩展的平台,能够以最节约成本的方式替代或补充现有的Wi-Fi接入点,同时为支持客户端物联网的传感器和设备提供Wi-Fi、蓝牙(配有集成式Eddystone信标)以及要求不同通信协议(例如Zigbee 和Z-Wave)的通信方式,形成一种高度集成的解决方案。
VeeaHub独特的软件架构支持基于容器的新型虚拟化功能,通过VeeaHub App Store应用商店提供广泛的解决方案和应用。本次展出的VeeaHub设备采用相同的软件架构,可以灵活地同时部署和管理应用,每款VeeaHub产品提供硬件不同的连接和计算功能,以及其他环境选项。VeeaHub系列包括:

* VeeaHub (VHE05) - 适用于中小型企业、智能家居和开发人员 * VeeaHub Pro (VHE09/10) - 适用于大型室内企业部署 * VeeaHub Pro Outdoor (VHH10) - 适用于大型户外企业或智慧城市部署 * VeeaHub Pro RT (VHHR06) - 适用于包括火车、船舶,有轨电车和公共汽车在内的交通运输工具 这个平台适用于在边缘运行的应用,由VeeaHub的云平台进行管理,并通过智能手机和基于网页的控制中心实现本地控制,借此,企业现在可以让任何行业变得“智能”,包括零售、城市、建筑、教育、施工、医院、政府、火车,船舶和家居。VeeaHub用户可以从VeeaHub App Store下载应用,也可以使用VeeaHub软件开发工具包(SDK)轻松编写自定义应用。
Veea首席执行官艾伦-萨尔马西(Allen Salmasi)表示:“VeeaHub平台提供了一种全新的计算模式,为各种业务创新带来了可能。这个平台提供弹性且可快速部署的网状网络,并结合高度安全的边缘计算,可以在联网或离线的情况下运行,由此一来,不同规模和类型的企业都可以开发和部署各种创新应用和服务,满足他们的需求,而且成本等同于常用、但仅有一种功能的企业级WiFi接入点。我们收到了来自各个行业市场的订单,无线边缘计算的强大力量将让这些企业获益匪浅。”

VeeaHub的微云大大扩展了智能设备的无线连接和覆盖范围,采用了先进的“网状网络”技术,可大大降低布线成本,同时还具有多种互联网连接回程功能。它可以视具体情况为4G SD-WAN提供基于嵌入式SIM卡(eSIM)的4G回程连接解决方案,包括用于互联网服务提供商(ISP)连接的自动故障转移。另一个独特功能是支持各种形式的LoRa通信,可以根据远程低功耗通信进行定制。VeeaHub平台解决方案大大降低了云计算成本和对第三方资源的依赖,同时提高了处理、管理,分发和维护数据的可靠性、安全性,隐私保护和灵活性。

由于在远距离位置上正在生成大量可消费的数据,因此人们很快就会发现云计算无法独立地处理很多的工业4.0应用,究其原因包括成本、服务可用性和可靠性、安全和隐私、延迟、不能联网(例如矿井),或者是环境因素,比方说所有这些数据如何处理、管理和在全球分发。

随着采用人工智能(AI),增强现实(AR)和机器学习等新应用的出现,延迟问题对于许多服务而言也将变得更加重要。虽然5G提供更高的连接速度,但它只解决了云计算相关的其中一个不足,并且仅适用于需要超高速通信的情况。边缘计算是一个非常理想的解决方案,可替代盲目地先将所有数据发送到云端,再根据不同应用来决定如何处理数据的方法。VeeaHub平台在数据传输到云端之前,在本地,也就是捕获数据的地方,完成所有,至少是部分数据处理工作。

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