市場研究公司IDC稱，邊緣計算被描述為“微型數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)，在本地處理或存儲關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并將所有接收到的數(shù)據(jù)推送到中心數(shù)據(jù)中心或云存儲庫，其覆蓋范圍不到100平方英尺”。例如，一列火車可能包含可以立即提供其發(fā)動機(jī)狀態(tài)信息的傳感器。在邊緣計算中，傳感器數(shù)據(jù)不需要傳輸?shù)交疖嚿匣蛘咴贫说臄?shù)據(jù)中心，來查看是否有什么東西影響了發(fā)動機(jī)的運轉(zhuǎn)。本地化數(shù)據(jù)處理和存儲對計算網(wǎng)絡(luò)的壓力更小。當(dāng)發(fā)送到云的數(shù)據(jù)變少時，發(fā)生延遲的可能性--云端與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間的交互導(dǎo)致的數(shù)據(jù)處理延遲--就會降低。這也讓基于邊緣計算技術(shù)的硬件承擔(dān)了更多的任務(wù)，它們包含用于收集數(shù)據(jù)的傳感器和用于處理聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中的數(shù)據(jù)的CPU或GPU。邊緣計算指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用中心能力的開放平臺。江蘇AI邊緣計算智能安防

業(yè)務(wù)流程優(yōu)化、運維自動化與業(yè)務(wù)創(chuàng)新驅(qū)動業(yè)務(wù)走向智能，邊緣智能，能夠帶來明顯的效率提升與成本優(yōu)勢。事實上，對于從事工業(yè)自動化工作的人而言，邊緣計算并不陌生。比如，在目前普遍采用的基于PLC、DCS、工控機(jī)和工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)中，位于底層、嵌于設(shè)備中的計算資源，或多或少都是邊緣計算的資源。目前規(guī)模以上冶金企業(yè)，其信息化已經(jīng)做得頗具成效，但缺少的恰恰是末端智能。冶金方面的數(shù)據(jù)經(jīng)常會出現(xiàn)完整性和一致性的問題，俗稱“臟”數(shù)據(jù)。解決不好這方面的問題，會給能源管理和智能管理環(huán)節(jié)造成比較大的困擾。邊緣計算在其中發(fā)揮著重要作用，成為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的有效補(bǔ)充。江蘇AI邊緣計算智能安防邊緣計算能夠縮短設(shè)備的響應(yīng)時間，減少從設(shè)備到云數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)流量，以便在網(wǎng)絡(luò)中更有效的分配資源。

邊緣計算的價值：1、應(yīng)對數(shù)據(jù)爆裂和網(wǎng)絡(luò)流量壓力。邊緣設(shè)備的數(shù)量正在超速增長——到2018年，世界上三分之一的人口將擁有智能手機(jī)或者可穿戴設(shè)備，到2020年，這些設(shè)備將生成43萬億GB的數(shù)據(jù)。處理這些數(shù)據(jù)需要進(jìn)一步擴(kuò)展數(shù)據(jù)中心，這再次引起了人們對網(wǎng)絡(luò)流量壓力的普遍關(guān)注。通過在邊緣設(shè)備上執(zhí)行數(shù)據(jù)分析，可有效應(yīng)對數(shù)據(jù)爆裂，減輕網(wǎng)絡(luò)的流量壓力。邊緣計算能夠縮短設(shè)備的響應(yīng)時間，減少從設(shè)備到云數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)流量，以便在網(wǎng)絡(luò)中更有效的分配資源。2、智能計算。不只是消費級的物聯(lián)網(wǎng)終端，邊緣計算還將在工業(yè)應(yīng)用中發(fā)揮重要作用。計算可以分層執(zhí)行，利用網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)端的資源完成。例如，典型的生產(chǎn)流水線可以過濾設(shè)備上生成的數(shù)據(jù)，在傳輸數(shù)據(jù)的邊緣節(jié)點上執(zhí)行部分分析工作，之后再通過云端執(zhí)行更加復(fù)雜的計算任務(wù)。邊緣節(jié)點可以通過分擔(dān)云計算的部分任務(wù)，增強(qiáng)數(shù)據(jù)中心的計算能力。

邊緣計算的優(yōu)勢：1、接近實時的數(shù)據(jù)處理：因為數(shù)據(jù)是在邊緣結(jié)點進(jìn)行分析，降低了延遲，提升應(yīng)用的響應(yīng)速度。2、減少數(shù)據(jù)傳輸：數(shù)據(jù)不需要推送到遙遠(yuǎn)的云端，減少智能設(shè)備和數(shù)據(jù)中心傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，節(jié)省帶寬成本，同時還能減小中心網(wǎng)絡(luò)的擁堵。比如facebook等社交軟件的用戶上傳的照片在邊緣調(diào)整到合適的分辨率再上傳到云端。3、數(shù)據(jù)安全：一些比較敏感的數(shù)據(jù)直接在邊緣進(jìn)行分析，不用當(dāng)心數(shù)據(jù)泄漏。4、提高可用性：分擔(dān)（offload）了中心服務(wù)器的計算任務(wù)，一定程度上消除了主要的瓶頸，并且降低了出現(xiàn)單點故障的可能。邊緣計算將在工業(yè)應(yīng)用中發(fā)揮重要作用。

雖然邊緣計算是一個新興的領(lǐng)域，但是它擁有一些顯而易見的優(yōu)點，包括:1、實時或更快速的數(shù)據(jù)處理和分析:數(shù)據(jù)處理更接近數(shù)據(jù)來源，而不是在外部數(shù)據(jù)中心或云端進(jìn)行，因此可以減少遲延時間。2、較低的成本:企業(yè)在本地設(shè)備的數(shù)據(jù)管理解決方案上的花費比在云和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)上的花費要少。3、網(wǎng)絡(luò)流量較少:隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的增加，數(shù)據(jù)生成繼續(xù)以創(chuàng)紀(jì)錄的速度增加。因此，網(wǎng)絡(luò)帶寬變得更加有限，讓云端不堪重負(fù)，造成更大的數(shù)據(jù)瓶頸。4、更高的應(yīng)用程序運行效率:隨著滯后減少，應(yīng)用程序能夠以更快的速度更高效地運行。削弱云端的角色也會降低發(fā)生單點故障的可能性。邊緣計算非常適合應(yīng)用于農(nóng)業(yè)，因為農(nóng)場經(jīng)常處于偏遠(yuǎn)的位置和惡劣的環(huán)境中。江蘇AI邊緣計算智能安防

若想更好的在邊緣節(jié)點上部署應(yīng)用程序的工作負(fù)載，需要考慮的方面：異構(gòu)性。江蘇AI邊緣計算智能安防

如今，人們越來越喜歡佩戴健身追蹤設(shè)備、血糖監(jiān)測儀、智能手表和其他監(jiān)測健康狀況的可穿戴設(shè)備。但是，要真正地從所收集的海量數(shù)據(jù)中獲益，實時分析可能是必不可少的--許多的可穿戴設(shè)備直接連接到云上，但也有其他的一些設(shè)備支持離線運行。一些可穿戴健康監(jiān)控器可以在不連接云的情況下本地分析脈搏數(shù)據(jù)或睡眠模式。然后，醫(yī)生可以當(dāng)場對病人進(jìn)行評估，并就病人的健康狀況提供即時反饋。但在醫(yī)療保健領(lǐng)域，邊緣計算的潛力遠(yuǎn)不局限于可穿戴設(shè)備。不妨想想，快速的數(shù)據(jù)處理能夠給遠(yuǎn)程患者監(jiān)控、住院患者護(hù)理以及醫(yī)院和診所的醫(yī)療管理帶來多大的好處。醫(yī)生和臨床醫(yī)生將能夠為患者提供更快、更好的護(hù)理，同時患者所生成的健康數(shù)據(jù)也多了一層安全保護(hù)。醫(yī)院病床平均有20個以上的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的處理將直接發(fā)生在更靠近邊緣的地方，而不是將保密數(shù)據(jù)發(fā)送到云端，因此能夠避免數(shù)據(jù)被不當(dāng)訪問的風(fēng)險。江蘇AI邊緣計算智能安防