------网络带宽与数据中心压力。思科在 2015-2020 年云指数中---，随着物联网的发展，2020 年的设备将会产生 600zb 的数据，但其中只有 10% 是关键数据，智能交通边缘计算卡，其余 90% 都是临时数据无需长期存储。边缘计算可以充分利用这个特点，在网络边缘处理大量临时数据，边缘计算卡，从而减轻网络带宽与数据中心的压力。
边缘计算在智慧城市的建设中有丰富的应用场景。在城市路面检测中，在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息，检测空气、光照强度、噪音水平等环境数据，当路灯发生故障时能够及时反馈至维护人员。在智能交通中，边缘服务器上通过运行智能交通控制系统来实时获取和分析数据，根据实时路况来控制交通信息灯，以减轻路面车辆拥堵等。在无人驾驶中，如果将传感器数据上传到云计算中心将会增加实时处理难度，并且受到网络制约，因此无人驾驶主要依赖车内计算单元来识别交通信号和障碍物，并且规划路径。edgeosc 是一种基于边缘计算的面向智慧城市的系统级操作系统，fpga边缘计算卡，它分为３个部分，底层的数据感知层、中间的网络互联层和顶层数据应用管理层。该操作系统可以有效管理智慧城市中的多来源数据，提高了数据共享的范围和---，以实现智慧城市中数据价值的大化。
在当前的智能家居中，移动边缘计算卡，智能家电设备基本上都是由智能单品构成的，比如密码锁、智能照明、智能空调、安防监控、智能卫浴、室内环境监控、家庭影院多媒体系统等，这些智能家电设备需要依赖于云平台才能实现手机端在外网的远程控制。这种基于云平台的智能家居在网络出现故障时将无法进行控制，---是多个智能单品联动的场景将无法对多个设备进行协调。智能家电设备都是通过 wi-fi 模块连接到云/数据中心，用户对存放在云/数据中心的家庭数据也存在泄漏的担忧，另外大量的监控视频数据也会消耗智能家居设备到云/数据中心之间的通信带宽。采用边缘计算技术，可以把家庭视频数据存放在本地边缘计算---设备上，---用户的---不被泄漏；多个智能单品之间的联动也可以通过本地边缘计算进行近实时的协调；边缘计算节点还能实现定期与云计算同步更新控制和设备状态信息。
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