就连接性而言,---边缘计算产品,过去十年或多或少地致力于以下三件事:将用无线连接起来;提高无线连接的强度和完整性;并---一切可连(从人到物) 的、都以某种方式连接起来。本质上讲,---边缘计算设备,这是通过——下一代5g部署(强化基础蜂窝基础架构并开发更新的技术以优化数据吞吐量、容量、覆盖范围和---要求)以及物联网---(其中物理目标配备了感知功能和/或标签)——实现的。这些技术发展已经产生了深远的社会影响,无线连接已成为日常生活中不可或缺的一部分。从家用电器到复杂的工业机械,使用传感器和执行器进行远程监视、---甚至控制相关对象的能力几乎已成为了基本必须的能力。但是,设备密度的---提升也导致了某些非常明显的瓶颈。
边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据,这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。
据估计,到2020年,每人每天平均将产生1.5gb的数据量。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据,---边缘计算,云计算可能无法完全处理这些数据——尤其是在某些需要非常快速地处理数据的使用场景当中。
自动化事实上是一个以“控制”为。控制是基于“信号”的,而“计算”则是基于数据进行的,更多意义是指“策略”、“规划”,因此,它更多---于在“调度、优化、路径”。就像对的高铁进行调度的系统一样,每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整,它是基于时间和节点的运筹与规划问题。边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。简单地说,重庆---边缘计算,传统自动控制基于信号的控制,而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。值得注意的是,边缘计算、雾计算虽然说的是低延长,但是其50ms、100ms这种周期对于---机床、机器人、高速图文印刷系统的100μs这样的“控制任务”而言,仍然是非常大的---的,边缘计算所谓的“实时”,从自动化行业的视角来看——很不幸,依然被归在“非实时”的应用里的。
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