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热心网友
边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。
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时,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。
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边缘计算(Edge Computing)是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法,这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据,这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。
未来,将有数十亿台设备连接到互联网,更快、更可靠的数据处理将变得至关重要。近年来,云计算的整合和集中化性质被证明具有成本效益和灵活性,但物联网和移动计算的兴起给网络带宽带来了不小的压力。最终,并不是所有的智能设备都需要利用云计算来运行。在某些情况下,这种数据的往返传输,也应该能够一一避免。由此,边缘计算应运而生。
边缘计算被描述为“微型数据中心的网状网络,在本地处理或存储关键数据,并将所有接收到的数据推送到*数据中心或云存储库,其覆盖范围不到10㎡”——摘录自《新基建时代智慧灯杆建设指南》