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，---边缘计算卡，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，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。
边缘计算中的边缘指的是网络边缘上的计算和存储资源，这里的网络边缘与数据中心相对，无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。边缘计算则是利用这些资源在网络边缘为用户提供服务的技术，使应用可以在数据源附近处理数据。如果从仿生的角度来理解边缘计算，我们可以做这样的类比：云计算相当于人的大脑，边缘计算相当于人的神经末端。当到手时总是下意识的收手，然后大脑才会意识到到了手，因为将手收回的过程是由神经末端直接处理的非条件反射。这种非条件反射加快人的反应速度，避免受到的伤害，同时让大脑---于处理智慧。未来是万物联网的时代，思科预计 2020 年将有 500 亿的设备接入互联网，我们不可能让云计算成为每个设备的“大脑”，而边缘计算就是让设备拥有自己的“大脑”。
边缘计算是在高带宽、时间敏感型、物联网集成这个背景下发展起来的技术，“edge”这个概念的确较早为包括abb、b&r、schneider、kuka这类自动化/机器人厂商所提及，其本意是涵盖那些“贴近用户与数据源的it资源”。这是属于从传统自动化厂商向it厂商延伸的一种设计，2016年4月5日schneider已经号称可以为边缘计算定义了物理基础设施——尽管，主打的还是其“微数据中心”的概念。而其它自动化厂商提及计算，都是表现出与it融合的一种趋势，并且同时具有边缘与泛在的概念在其中。it与ot事实上也是在相互渗透的，自动化厂商都已经开始在延伸其产品中的it能力，包括bosch、siemens、ge这些大的厂商在信息化、数字化软件平台方面，也包括了像贝加莱、罗克韦尔等都在提供基础的iot集成、web技术的融合方面的产品与技术。事实上it技术也开始在其产品中集成总线接口、hmi功能的产品，以及工业现场传输设备---、交换机等产品。iot被视为未来快速成长的一个领域，包括的已经出现了各种基于internet的技术，高通已经提出了internet of everything—可以称为iox。因此新一个产业格局呼之欲出，边缘计算联盟ecc的边界定义而言，华为其主旨在提供计算平台，包括基础的网络、云、边缘服务器、传输设备与接口标准等，fpga边缘计算卡，而intel、arm则提供为边缘计算的芯片与处理能力保障，北京边缘计算卡，信通院则扮演传输协议与系统实现的集成，而沈阳自动化所、软通动力则扮演实际应用的角色。但是，新基建边缘计算卡，边缘计算/雾计算要落地，尤其是在工业中，“应用”才是较为的问题，所谓的it与ot的融合，---调在ot侧的应用，即运营的系统所要实现的目标。
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