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边缘计算

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，移动边缘计算系统，“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网关、交换机等产品。IoT被视为未来快速成长的一个领域，包括前沿的已经出现了各种基于Internet的技术，移动边缘计算产品，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，而Intel、ARM则提供为边缘计算的芯片与处理能力保障，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，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，更强调在OT侧的应用，即运营的系统所要实现的目标。

边缘计算的应用

智慧城市是利用***的信息技术，浙江移动边缘计算，实现城市智慧式的管理和运行。2016 年阿里云提出了“城市大脑”的概念，实质是利用城市的数据资源来更好地管理城市。然而，智慧城市的建设所依赖的数据具有来源多样化和异构性的特点，移动边缘计算价格，同时涉及城市居民隐私和安全的问题，因此应用边缘计算模型，将数据在网络边缘处理是一个很好的解决方案。

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上分散，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很高的计算平台，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延迟很难有突破性提升。因此传统云计算模式需要解决带宽和延迟这两大瓶颈。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。