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边缘计算

在工业领域，边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等。就生产任务分配而言，需根据生产订单为生产进行的设备排产排程，新基建边缘计算价格，这是APS或者广义MES的基本任务单元，需要大量计算。这些计算是靠具体MES厂商的软件平台，还是“边缘计算”平台—基于Web技术构建的分析平台，在未来并不会存在太多差别。从某种意义上说MES系统本身是一种传统的架构，而其既可以在软件系统，也可以存在于云、雾或者边缘侧。在这样的应用场景，总体而言，在整个智能制造、工业物联网的应用中，各自分工如下。自动化厂商提供“采集”，包括数据源的作用，这是利用自动化已经在分布式I/O采集、总线互联、以及控制机器所产生的机器生产、状态、质量等原生“信息”。ICT厂商则提供“传输”，实现工业连接。因为在如何提供数据的传输、存储、计算方面，陕西新基建边缘计算，ICT厂商有其传统优势，新基建边缘计算卡，包括成本方面，已经云平台的优势。传统工业企业的业务经验和知识，则为分析软件（***的或者企业内部）厂商提供“分析”的依据。这些业务过程的理解，仍然是不能缺少。产业链的协同，仍然是解决“质量、成本、交付”的问题。

如何理解边缘计算

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***末端。当到手时总是下意识的收手，然后大脑才会意识到到了手，因为将手收回的过程是由***末端直接处理的非条件反射。这种非条件反射加快人的反应速度，避免受到更大的伤害，同时让大脑专注于处理智慧。未来是万物联网的时代，思科预计 2020 年将有 500 亿的设备接入互联网，新基建边缘计算系统，我们不可能让云计算成为每个设备的“大脑”，而边缘计算就是让设备拥有自己的“大脑”。

边缘计算的优点

边缘计算并不能替代云计算，而是对云计算的补充，很多需要全局数据支持的服务依然离不开云计算。例如电子商务应用，用户对自己购物车的操作都可以在边缘节点上进行，以达到快的响应时间，而商品推荐等服务则更适合在云中进行，因为它需要全局数据的支持。

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