边缘计算的本质

自动化事实上是一个以“控制”为。
控制是基于“信号”的，而“计算”则是基于数据进行的，更多意义是指“策略”、“规划”，因此，它更多聚焦于在“调度、优化、路径”。
就像对的高铁进行调度的系统一样，移动边缘计算系统，每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整，它是基于时间和节点的运筹与规划问题。
边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。
简单地说，传统自动控制基于信号的控制，而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。
值得注意的是，边缘计算、雾计算虽然说的是低延长，移动边缘计算哪家好，但是其50mS、100mS这种周期对于高精度机床、机器人、高速图文印刷系统的100μS这样的“控制任务”而言，北京移动边缘计算，仍然是非常大的延迟的，边缘计算所谓的“实时”，从自动化行业的视角来看——很不幸，依然被归在“非实时”的应用里的。

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，移动边缘计算报价，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。

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。

移动边缘计算报价-北京移动边缘计算-北京速核电子公司(查看)由北京速核电子科技有限公司提供。
北京速核电子科技有限公司是北京 海淀区 ,仪器仪表的见证者，多年来，公司贯彻执行科学管理、创新发展、诚实守信的方针，满足客户需求。
在速核电子领导携全体员工热情欢迎各界人士垂询洽谈，共创速核电子更加美好的未来。