Viele Anwendungen stützen sich auf die Echtzeitverarbeitung, was bedeutet, dass sie Daten verarbeiten und innerhalb strenger Zeitbeschränkungen reagieren müssen. Die akzeptable Verzögerung variiert je nach Anwendung. Einige brauchen Reaktionen der Untermillisekunden, während andere einige Sekunden tolerieren können. Hier sind einige Beispiele für Klarheit:
Kritische Systeme:
* Luft- und Raumfahrt und Luftfahrt: Flugsteuerungssysteme, Autopiloten, Flugverkehrskontrolle. Verzögerungen hier sind lebensbedrohlich.
* Automotive: Anti-Lock-Bremssysteme (ABS), Electronic Stability Control (ESC), fortschrittliche Fahrerassistanzsysteme (ADAs), autonomes Fahren. Sicherheitskritische Funktionen erfordern eine extrem geringe Latenz.
* Industrielle Automatisierung: Robotik, Prozesskontrollsysteme in Fabriken (z. B. Chemiepflanzen, Kraftwerke). Das präzise Zeitpunkt ist für einen effizienten und sicheren Betrieb von wesentlicher Bedeutung.
* Medizinprodukte: Herzschrittmacher, Beatmungsgeräte, chirurgische Roboter. Das Timing ist für die Sicherheit und die Wirksamkeit der Behandlung von Patienten von entscheidender Bedeutung.
* Telekommunikation: Netzwerkschaltung, Anrufrouting, Echtzeitkommunikation (VoIP, Videokonferenzen). Die Latenz wirkt sich direkt auf die Benutzererfahrung aus.
Interaktive Systeme:
* Videospiele: Grafik rendern, Player -Eingaben verarbeiten, Physik simulieren. Die Latenz wirkt sich erheblich auf das Spielerlebnis aus.
* Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR): Verfolgung von Benutzerbewegungen, Rendern von 3D -Umgebungen, Reaktion auf Benutzerinteraktionen. Niedrige Latenz ist der Schlüssel zum Eintauchen und zur Verhinderung von Bewegungskrankheiten.
* Live -Video -Streaming: Codierung, Sendung und Dekodierung von Videos in Echtzeit für Rundfunk- und Online-Plattformen. Verzögerte Auswirkungen der Besichtigungserfahrung.
* Finanzhandel: Hochfrequenzhandelsalgorithmen müssen Geschäfte innerhalb von Millisekunden ausführen, um auf Marktschwankungen zu profitieren.
Datenverarbeitung und -analyse:
* Sensordatenverarbeitung: Verarbeitungsdaten aus verschiedenen Sensoren (Temperatur, Druck usw.) in Anwendungen wie Umweltüberwachung, Wettervorhersage und industrieller Prozesskontrolle. Die Echtzeitanalyse ermöglicht zeitnahe Antworten auf Änderungen.
* Echtzeitanalytics: Analyse von Datenströmen (z. B. Website -Verkehr, Social -Media -Feeds), um sofortige Erkenntnisse zu liefern und Aktionen auszulösen. Dies wird in Bereichen wie Betrugserkennung, Kundendienst und Marktforschung verwendet.
Andere Beispiele:
* Robotik: Kontrolle von Roboterarmen, Navigieren von Robotern in dynamischen Umgebungen.
* Simulation: Echtzeitsimulationen für Training, Design und Testzwecke (z. B. Flugsimulatoren, Fahrsimulatoren).
* Prozessüberwachung: Verfolgung und Analyse von Industrieprozessen in Echtzeit zur Optimierung und Fehlererkennung.
Es ist wichtig zu beachten, dass viele Anwendungen Echtzeit- und Nicht-Real-Zeit-Komponenten verbinden. Ein Videospiel kann beispielsweise Echtzeitaspekte für Gameplay, aber auch nicht-reale Elemente zum Laden von Bildschirmen oder Menü-Interaktionen haben. Die Klassifizierung hängt von der Kritikalität von Zeitpunktbeschränkungen für bestimmte Funktionen ab.
