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物聯(lián)網的發(fā)展離不開邊緣計算

邊緣計算與云計算互相協(xié)同，共同使能行業(yè)數(shù)字化轉型

(1)邊緣計算與云計算結合催化物聯(lián)網應用落地

邊緣計算指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實時業(yè)務、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。

邊緣計算猶如人類的神經末梢，對簡單的刺激進行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。

邊緣計算與云計算互相協(xié)同，共同使能行業(yè)數(shù)字化轉型：①云計算聚焦非實時、長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，能夠在周期性維護、業(yè)務決策支撐等領域發(fā)揮特長。②邊緣計算聚焦實時、短周期數(shù)據(jù)的分析，能更好地支撐云端應用的大數(shù)據(jù)分析;反之，云計算通過大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化輸出的業(yè)務規(guī)則也可以下發(fā)到邊緣側，邊緣計算基于新的業(yè)務規(guī)則進行業(yè)務執(zhí)行的優(yōu)化處理。

(2)邊緣計算提高物聯(lián)網設備處理效率

互聯(lián)網時代業(yè)務要求產品開發(fā)、迭代不斷加速促使著IT基礎設施廣泛的云化，大量使用第三方ApI接口等，而在物聯(lián)網時代，海量的設備數(shù)據(jù)上傳云端，再反饋于終端執(zhí)行，不僅浪費了云端資源而還影響了數(shù)據(jù)處理效率。

對于有實時數(shù)據(jù)處理要求的場景，譬如智能駕駛，在監(jiān)測到障礙物時，如果無法智能化地決策，控制方向避開障礙物，而是先傳入云端再下發(fā)指令到車載終端的話，稍有延遲，就會導致事故的發(fā)生。再拿智能安防系統(tǒng)的攝像頭來講，美國部署了3000余萬個攝像頭，每周生成超過40億小時的海量視頻數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)脑贫藬?shù)據(jù)中心進行處理，不僅需要傳輸成本，更需要存儲成本。而這些數(shù)據(jù)信息如果能在網絡邊緣側就被存儲與處理，那將大大減少成本并提高設備處理效率。

邊緣計算與云計算互相協(xié)同，共同使能行業(yè)數(shù)字化轉型

(3) 邊緣計算將重新定義“云-網-端”的關系

云端管理終端在物聯(lián)網的初級階段基本完成，而處于邊緣側的終端似乎僅僅是充當被管理的角色。邊緣計算賦予終端簡單計算與存儲的能力，使其偶爾也“脫離”云端的管理，智能地控制自己的行為。

信息存儲從統(tǒng)一的云端分散到各個終端，由邊緣側進行智能化處理后提取特征數(shù)據(jù)傳回云端。物聯(lián)網平臺將面臨新的挑戰(zhàn)與機會，在管理物聯(lián)網設備的同時，還要接受邊緣側的信息反饋與“容忍”邊緣側的自治。邊緣側針對某個類型的設備可以配備智能化網關形成邊緣側平臺及時響應設備數(shù)據(jù)請求，控制設備行為。