智能边缘计算设备-边缘计算设备-速核电子公司(查看)

边缘计算的优点

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。

边缘计算的关键意义

根据IDC预测，边缘计算设备，物联网设备产生的数据将从2013年的0.1ZB增长到2020年的4.4ZB。人类也真正进入海量数据的时代。

可以预见的是，随着数字化转型的加快，传统制造业生产的各个环节出现的智能设备也会越来越多。相较于个人手中的智能设备，生产线上的智能设备数据更有挖掘的价值。

从企业管理者的角度来看，选择产业升级的目的有两个：一是提高生产效率，以降低成本，提供更好的客户体验；二是对价值链进行“洗牌”，以发现新的商业模式，提供新的产品和服务。

从战略的角度来看，产业升级的目的一是对于企业数字化业务的优化，二是对于企业数字化业务的创新、转变。

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，移动边缘计算设备，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，边缘计算更靠近数据源，可快速处理数据、实时做出判断，智能边缘计算设备，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，FPGA边缘计算设备，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。