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边缘计算的应用

智能制造是边缘计算在物联网中非常典型的应用领域，借助于边缘计算将促进 IT 和 OT 系统的深度融合。工业机器人是实现智能制造的基础，近几年工业机器人在中国市场呈现蓬勃发展的趋势。据统计，2016 年中国市场工业机器人消费总量达 87000 台，接近世界销量的近三分之一，是世界上工业机器人市场。工业机器人的应用领域主要集中在汽车制造、3C 行业、物流、金属加工、塑料和化工等行业，通过机器人完成搬运和上下料、装配和拆卸、焊接等工作环境恶劣、自动化/执行精度和安全程度要求非常高的工作场景。工业机器人需要具备应对复杂的现场环境并结合当前工作流程进行综合分析和判断的能力，以及与其他机器人协作完成复杂工作任务的能力。这些都需要机器人配备智能控制器以执行复杂的计算任务，而对于工厂环境使用几十、上百台机器人的应用场景，FPGA边缘计算平台，如果每台机器人都配备复杂的智能控制器，智能边缘计算平台，这将增加机器人的成本。但是如果采用边缘技术，把工业机器人的智能控制器功能集中部署在生产车间的边缘节点，在保证时延的情况下还能实现集中控制，完成机器人之间的联动协同，可以大大降低工业机器人的开发、部署和维护成本。

边缘计算

边缘计算并非是一个新鲜词。作为一家内容分发网络CDN和云服务的提供商AKAMAI，早在2003年就与IBM合作“边缘计算”。作为世界上很大的分布式计算服务商之一，当时它承担了15-30%的网络流量。在其一份内部研究项目中即提出“边缘计算”的目的和解决问题，并通过AKAMAI与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务。 

对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。由于更加靠近用户，甘肃边缘计算平台，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。

边缘计算的优点

说到边缘计算，我们不得不提到的就是云计算。云计算服务是一种集中式服务，所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。资源的高度集中与整合使得云计算具有很高的通用性，然而，面对物联网设备和数据的爆发式增长，基于云计算模型的聚合性的服务逐渐显露出了其在实时性、网络制约、资源开销和隐私保护上的不足。

相比于云计算，边缘计算可以更好地支持移动计算与物联网应用，具有以下明显的优点：

1、极大缓解网络带宽与数据中心压力。

2、增强响应的实时性。万物互联场景下应用对于实时性的要求极高。传统云计算模型下，应用将数据传送到云计算中心，再请求数据处理结果，增大了系统延迟。以无人驾驶汽车应用为例，高速行驶的汽车需要毫秒级的反应时间，一旦由于网络问题而加大系统延迟，将会造成严重后果。而边缘计算在靠近数据生产者处做数据处理，不需要通过网络请求云计算中心的响应，大大减少了系统延迟，千兆无线技术的普及为网络传输速度提供了保证，这些都使边缘服务比云服务有更强的响应能力。

３、保护隐私数据，提升数据安全性。物联网应用中数据的安全性一直是关键问题，调查显示约有 78% 的用户担心他们的物联网数据在未授权的情况下被第三方使用。云计算模式下所有的数据与应用都在数据中心，用户很难对数据的访问与使用进行细粒度的控制。随着智能家居的普及，许多家庭在屋内安装网络摄像头，如果直接将视频数据上传至云数据中心，视频数据的传输不仅会占用带宽资源，还增加了泄露用户隐私数据的风险。