边缘计算就如同“哈姆雷特”,不同角度认识不同,这是由于边缘太过于宽泛。
在总体上边缘计算可分为云边缘和物联边缘两大类。
云边缘包括etsi定义的多接入边缘计算mec,也包括aws的outts平台等等。
物联边缘是边缘计算和iot场景结合,包括工业边缘计算等等,能提供数据分析,ai推理等实现物联到智联。
边缘计算结合5g网络,是行业的数字化和智能化转型的基础设施,也是支撑数字孪生的基础平台。
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---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,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---机床、机器人、高速图文印刷系统的100μs这样的“控制任务”而言,---边缘计算系统,仍然是非常大的---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。
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---,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------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,由于数据高度集中,访问流量都汇聚到a城市节点,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,---高,---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---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,---边缘计算产品,就是边缘计算。
如果用快递来打个比方,内蒙古自治---边缘计算,或许你就能---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,---边缘计算报价,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---成数据,物流---成网络,那么“本地仓”就是边缘计算节点。
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