为避免技术的枯燥，我举个例子，自然界有种非常聪明的动物——章鱼。
它是无脊椎动物里面智商---的，无论是逃生还是捕食，又多又长的触角运用得收放---。
科学家研究发现，章鱼的触角里布满了神经元，可以独立处理许多动作，章鱼的大脑只占40%的处理，其它的处理能力分布在其8条触角上，这样便---增强了其应变处理能力。
如果说人体是大脑中央集中处理的方式，移动边缘计算系统，99%的能力需要大脑做出反应的话，章鱼就是一个分布式处理系统，60%依靠的是其分布在触角的“小大脑”处理。
---，这就是边缘计算的原理。
将计算和处理能力下沉到很接近业务的边缘来完成，大部分不需要与网络交互，少数与网络互通完成，这就是边缘计算。
边缘计算之所以存在，是因为它承担了与云计算不同的功能。
在制造现场，产生的数据多样而繁杂，智能交通边缘计算系统，然而并非所有数据都需要上传到云端进行分析、处理。一方面带来流量、带宽的需求，背后是使用云服务的费用问题；此外，公司对上传所有数据到云端也存在数据安全的担忧。
更重要的在于数据如何进行利用。现场的数据，吉林边缘计算系统，有的是无效信息，譬如设备在生产间隔期间的数据，往往就不需要全部上传，而是需要经过截取处理；有的数据需要---处理，譬如一些硬件产品的实时检测预警信息反馈要求在毫秒级，而上传到云端进行处理再反馈到现场的时延可能达到秒级，新基建边缘计算系统，全部通过云端来分析就会------现场的生产效率，这就需要靠近数据源的边缘设备来进行处理。
虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括：
·实时或更快速的数据处理和分析：数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延的时间。
·较低的成本：企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。
·网络流量较少：随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增加。因此，网络带宽变得有限，让云端不堪重负，造成的数据瓶颈。
·更高的应用程序运行效率：随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高地运行。
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