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物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展離不開邊緣計(jì)算

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

(1)邊緣計(jì)算與云計(jì)算結(jié)合催化物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用落地

邊緣計(jì)算指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開放平臺(tái)，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。

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

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

(2)邊緣計(jì)算提高物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備處理效率

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代業(yè)務(wù)要求產(chǎn)品開發(fā)、迭代不斷加速促使著IT基礎(chǔ)設(shè)施廣泛的云化，大量使用第三方ApI接口等，而在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，海量的設(shè)備數(shù)據(jù)上傳云端，再反饋于終端執(zhí)行，不僅浪費(fèi)了云端資源而還影響了數(shù)據(jù)處理效率。

對于有實(shí)時(shí)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(shí)，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(huì)導(dǎo)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(gè)攝像頭，每周生成超過40億小時(shí)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(jìn)行處理，不僅需要傳輸成本，更需要存儲(chǔ)成本。而這些數(shù)據(jù)信息如果能在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)就被存儲(chǔ)與處理，那將大大減少成本并提高設(shè)備處理效率。

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

(3) 邊緣計(jì)算將重新定義“云-網(wǎng)-端”的關(guān)系

云端管理終端在物聯(lián)網(wǎng)的初級階段基本完成，而處于邊緣側(cè)的終端似乎僅僅是充當(dāng)被管理的角色。邊緣計(jì)算賦予終端簡單計(jì)算與存儲(chǔ)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(chǔ)從統(tǒng)一的云端分散到各個(gè)終端，由邊緣側(cè)進(jìn)行智能化處理后提取特征數(shù)據(jù)傳回云端。物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將面臨新的挑戰(zhàn)與機(jī)會(huì)，在管理物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的同時(shí)，還要接受邊緣側(cè)的信息反饋與“容忍”邊緣側(cè)的自治。邊緣側(cè)針對某個(gè)類型的設(shè)備可以配備智能化網(wǎng)關(guān)形成邊緣側(cè)平臺(tái)及時(shí)響應(yīng)設(shè)備數(shù)據(jù)請求，控制設(shè)備行為。