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边缘计算的优点

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。为此，针对现有云计算模型的数据安全问题，边缘计算模型为这类敏感数据提供了较好的隐私保护机制，一方面，用户的源数据在上传至云数据中心之前，首先利用近数据端的边缘结点直接对数据源进行处理，以实现对一些敏感数据的保护与隔离；另一方面，边缘节点与云数据之间建立功能接口，即边缘节点仅接收来自云计算中心的请求，并将处理的结果反馈给云计算中心。这种方法可以显著地降低隐私泄露的风险。

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，移动边缘计算多少钱，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，移动边缘计算产品，如果每台机器人都配备复杂的智能控制器，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。

什么是边缘计算？

大家知道，云计算解决了算力需求与硬件成本之间的矛盾，让人们能轻松实现各类数字化应用。

随着运用普及，云计算也会面临新问题。试想一下，如果大家都在玩一个很火的手游，而它的服务器只部署在A城市这一个中心数据节点。那就会出现以下情况：一是距离较远的B城市的游戏的玩家玩起来延迟特别高，因为服务器离用户太远了，传输时延随之增加。二是中心节点不堪重负，移动边缘计算报价，由于数据高度集中，访问流量都汇聚到A城市节点，移动边缘计算，带宽或者性能一旦跟不上，就容易出现拥塞。这些会导致云端响应慢，延迟高，玩游戏卡成了看幻灯片，这种用户体验谁也受不了。

为应对这些新挑战，边缘计算应运而生。人们对云计算的集中化结构进行了拆分，把需要快速响应的服务能力部署到网络边缘，也就是尽可能靠近用户的地方。这样既缩短了服务器到用户的距离，又通过分布式结构有效缓解了中心节点的压力。简单的说，把云计算延伸到网络边缘，在靠近用户的地方提供服务，就是边缘计算。

如果用快递来打个比方，或许你就能更好理解“边缘计算”节点的概念。买家在网购下单后，到货速度当然越快越好，但如果从北京发货到重庆，再快也不可能当日达。于是，网购平台在重庆建了个“本地仓”，这样不仅重庆用户可以当天就收货，而且还节约了邮费。你把快递包裹想象成数据，物流想象成网络，那么“本地仓”就是边缘计算节点。