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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。从某种意义上说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,新基建边缘计算哪家好,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、质量等原生“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,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“质量、成本、交付”的问题。
边缘计算的应用
智慧城市是利用***的信息技术,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,智能边缘计算哪家好,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,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。
边缘计算的价值
优势一:安全性更高
边缘计算中的数据仅在源数据设备和边缘设备之间交换,不再全部上传至云计算平台,防范了数据泄露的风险。
优势二:低时延
据运营商估算,若业务经由部署在接入点的 MEC 完成处理和转发,则时延有望控制在 1ms 之内;若业务在接入网的中心处理网元上完成处理和转发,则时延约在 2~5ms 之间;即使是经过边缘数据中心内的 MEC 处理,时延也能控制在 10ms 之内,对于时延要求高的场景,如自动驾驶,边缘计算哪家好,边缘计算更靠近数据源,可快速处理数据、实时做出判断,充分保障乘客安全。
优势三:减少带宽成本
边缘计算支持数据本地处理,大流量业务本地卸载可以减轻回传压力,有效降低成本。譬如,一些连接的传感器(例如相机或在引擎中工作的聚合传感器)会产生大量数据,在这些情况下,移动边缘计算哪家好,将所有这些信息发送到云计算中心将花费很长时间和过高的成本,如若采用边缘计算处理,将减少大量带宽成本。