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边缘计算

边缘计算并非是一个新鲜词。作为一家内容分发网络CDN和云服务的提供商AKAMAI,早在2003年就与IBM合作“边缘计算”。作为世界上很大的分布式计算服务商之一,当时它承担了15-30%的网络流量。在其一份内部研究项目中即提出“边缘计算”的目的和解决问题,并通过AKAMAI与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务。

对物联网而言,广西智能交通边缘计算,边缘计算技术取得突破,智能交通边缘计算报价,意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端,处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率,减轻云端的负荷。由于更加靠近用户,还可为用户提供更快的响应,将需求在边缘端解决。



边缘计算的应用

目前边缘计算应用非常广泛,特别适合具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、异构汇聚和本地安全隐私保护等特殊业务要求的应用场景。

智慧城市

智慧城市是利用*的信息技术,智能交通边缘计算产品,实现城市智慧式的管理和运行。2016 年阿里云提出了“城市大脑”的概念,实质是利用城市的数据资源来更好地管理城市。然而,智慧城市的建设所依赖的数据具有来源多样化和异构性的特点,同时涉及城市居民隐私和安全的问题,因此应用边缘计算模型,将数据在网络边缘处理是一个很好的解决方案。

智能制造

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*的近三分之一,是世界上很大的工业机器人市场。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,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。

智能家居

在当前的智能家居中,智能家电设备基本上都是由智能单品构成的,比如密码锁、智能照明、智能空调、安防监控、智能卫浴、室内环境监控、家庭影院多媒体系统等,这些智能家电设备需要依赖于云平台才能实现手机端在外网的远程控制。这种基于云平台的智能家居在网络出现故障时将无法进行控制,特别是多个智能单品联动的场景将无法对多个设备进行协调。




边缘计算的本质

自动化事实上是一个以“控制”为核心。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”。就像对全国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,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。



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