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，每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整，新基建边缘计算报价，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，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，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。

究竟什么是“边缘”？

缘基本上意味着“非云”，因为组成边缘的内容可能因应用程序而异。
为了解释，让我们看一个例子。

在医院需要知道所有资产（例如，静脉输液泵、心电图机等）的位置，并使用蓝牙室内跟踪物联网解决方案。
这个解决方案有蓝牙标签，你可以把它附加到你想要的资产上（例如，静脉注射泵）。
你还拥有蓝牙集线器，每个房间一个，用于来自标签的信号，以确定每个标签所在的房间（以及资产所在的房间）。

在这种情况下，标签和集线器都可以被视为“边缘”，标签可以执行一些简单的计算，只有在感官数据发生较大变化时才会将数据发送到集线器。
如果一个标签从一个不同的标签移动到一个不同的数据中心，就可以计算出一个不同的标签。
上述两种方法可以结合使用，浙江边缘计算报价，或者两者都不能使用，移动边缘计算报价，标签可以将所有原始数据发送到集线器，集线器可以将所有原始数据发送到云端。

边缘计算的优势

虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括：

·实时或更快速的数据处理和分析：数据处理更接近数据来源，FPGA边缘计算报价，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延的时间。

·较低的成本：企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。

·网络流量较少：随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增加。
因此，网络带宽变得更加有限，让云端不堪重负，造成更大的数据瓶颈。

·更高的应用程序运行效率：随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高地运行。

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