说到边缘计算，我们不得不提到的就是云计算。云计算服务是一种集中式服务，所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。资源的高度集中与整合使得云计算具有---的通用性，然而，面对物联网设备和数据的---式增长，基于云计算模型的聚合性的服务逐渐显露出了其在实时性、网络制约、资源开销和---保护上的不足。
相比于云计算，边缘计算可以---地支持移动计算与物联网应用，具有以下明显的优点：
1、------网络带宽与数据中心压力。
2、增强响应的实时性。万物互联场景下应用对于实时性的要求---。传统云计算模型下，应用将数据传送到云计算中心，再请求数据处理结果，增大了系统---。以无人驾驶汽车应用为例，高速行驶的汽车需要毫秒级的反应时间，一旦由于网络问题而加大系统---，将会造成---后果。而边缘计算在靠近数据生产者处做数据处理，不需要通过网络请求云计算中心的响应，---减少了系统---，千兆无线技术的普及为网络传输速度提供了---，这些都使边缘服务比云服务有---的响应能力。
３、保护---数据，新基建边缘计算卡，提升数据安全性。物联网应用中数据的安全性一直是关键问题，调查显示约有 78% 的用户---他们的物联网数据在未授权的情况下被第三方使用。云计算模式下所有的数据与应用都在数据中心，用户很难对数据的访问与使用进行细粒度的控制。随着智能家居的普及，许多家庭在屋内安装网络---头，如果直接将视频数据上传至云数据中心，视频数据的传输不仅会占用带宽资源，还增加了泄露用户---数据的风险。
边缘计算并非是一个新鲜词。作为一家内容分发网络cdn和云服务的提供商akamai，早在2003年就与ibm合作“边缘计算”。作为上很大的分布式计算服务商之一，当时它承担了15-30%的网络流量。在其一份内部研究项目中即提出“边缘计算”的目的和解决问题，并通过akamai与ibm在其websphere上提供基于边缘edge的服务。
对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将---提升处理效率，减轻云端的负荷。由于靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。
优势一：安全性更高
边缘计算中的数据仅在源数据设备和边缘设备之间交换，不再全部上传至云计算平台，防范了数据泄露的风险。
优势二：低时延
据运营商估算，若业务经由部署在接入点的 mec 完成处理和转发，则时延有望控制在 1ms 之内；若业务在接入网的中心处理网元上完成处理和转发，则时延约在 2~5ms 之间；即使是经过边缘数据中心内的 mec 处理，fpga边缘计算卡，时延也能控制在 10ms 之内，对于时延要求高的场景，如自动驾驶，云南边缘计算卡，边缘计算更靠近数据源，可快速处理数据、实时做出判断，充分保障乘客安全。
优势三：减少带宽成本
边缘计算支持数据本地处理，大流量业务本地卸载可以减轻回传压力，有效降低成本。譬如，一些连接的传感器（例如相机或在引擎中工作的聚合传感器）会产生大量数据，在这些情况下，智能交通边缘计算卡，将所有这些信息发送到云计算中心将花费很长时间和过高的成本，如若采用边缘计算处理，将减少大量带宽成本。
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