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边缘计算

在工业领域,边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等。就生产任务分配而言,需根据生产订单为生产进行的设备排产排程,这是aps或者广义mes的基本任务单元,需要大量计算。这些计算是靠具体mes厂商的软件平台,还是“边缘计算”平台—基于web技术构建的分析平台,在未来并不会存在太多差别。从某种---说mes系统本身是一种传统的架构,而其既可以在软件系统,也可以存在于云、雾或者边缘侧。在这样的应用场景,总体而言,在整个智能制造、工业物联网的应用中,各自分工如下。自动化厂商提供“采集”,包括数据源的作用,这是利用自动化已经在分布式i/o采集、总线互联、以及控制机器所产生的机器生产、状态、等原生“信息”。ict厂商则提供“传输”,实现工业连接。因为在如何提供数据的传输、存储、计算方面,ict厂商有其传统优势,包括成本方面,---边缘计算多少钱,已经云平台的优势。传统工业企业的业务经验和知识,则为分析软件(独立的或者企业内部)厂商提供“分析”的依据。这些业务过程的理解,仍然是不能缺少。产业链的协同,仍然是解决“、成本、交付”的问题。



什么是边缘计算?

大家知道,云计算解决了算力需求与硬件成本之间的矛盾,让人们能轻松实现各类数字化应用。

随着运用普及,云计算也会面临新问题。试想一下,如果大家都在玩一个很火的---,而它的服务器只部署在a城市这一个中心数据节点。那就会出现以下情况:一是距离较远的b城市的游戏的玩家玩起来------高,---边缘计算,因为服务器离用户太远了,---边缘计算价格,传输时延随之增加。二是中心节点不堪重负,由于数据高度集中,访问流量都汇聚到a城市节点,带宽或者性能一旦跟不上,就容易出现拥塞。这些会导致云端响应慢,---高,---卡成了看幻灯片,这种用户体验谁也受不了。

为应对这些新挑战,边缘计算应运而生。人们对云计算的集中化结构进行了拆分,把需要快速响应的服务能力部署到网络边缘,也就是尽可能靠近用户的地方。这样既缩短了服务器到用户的距离,又通过分布式结构有效---了中心节点的压力。简单的说,把云计算延伸到网络边缘,在靠近用户的地方提供服务,就是边缘计算。

如果用快递来打个比方,或许你就能---理解“边缘计算”节点的概念。买家在网购下单后,到货速度当然越快越好,但如果从北京发货到重庆,再快也不可能当日达。于是,网购平台在重庆建了个“本地仓”,这样不仅重庆用户可以当天就收货,---边缘计算平台,而且还节约了邮费。你把快递包裹---成数据,物流---成网络,那么“本地仓”就是边缘计算节点。





如何理解边缘计算

近年来,大数据、云计算、智能技术的快速发展,给互联网产业带来了深刻的变革,也对计算模式提出了新的要求。大数据时代下每天产生的数据量急增,而物联网等应用背景下的数据在地理---散,并且对响应时间和安全性提出了更高的要求。云计算虽然为大数据处理提供了---的计算平台,但是目前网络带宽的增长速度远远赶不上数据的增长速度,网络带宽成本的下降速度要比 cpu、内存这些硬件资源成本的下降速度慢很多,同时复杂的网络环境让网络---很难有突破性提升。因此传统云计算模式需要解决带宽和---这两大瓶颈。在这种应用背景下,边缘计算应运而生,并在近两年得到了研究者的广泛关注。

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。






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