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边缘计算的价值

优势一：安全性更高

边缘计算中的数据仅在源数据设备和边缘设备之间交换，不再全部上传至云计算平台，防范了数据***的风险。

优势二：低时延

据运营商估算，若业务经由部署在接入点的 MEC 完成处理和转发，则时延有望控制在 1ms 之内；若业务在接入网的中心处理网元上完成处理和转发，智能交通边缘计算价格，则时延约在 2~5ms 之间；即使是经过边缘数据中心内的 MEC 处理，智能边缘计算价格，时延也能控制在 10ms 之内，对于时延要求高的场景，如自动驾驶，边缘计算更靠近数据源，可快速处理数据、实时做出判断，充分保障乘客安全。

优势三：减少带宽成本

边缘计算支持数据本地处理，大流量业务本地卸载可以减轻回传压力，有效降低成本。譬如，一些连接的传感器（例如相机或在引擎中工作的聚合传感器）会产生大量数据，在这些情况下，将所有这些信息发送到云计算中心将花费很长时间和过高的成本，如若采用边缘计算处理，将减少大量带宽成本。

什么是边缘计算？

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手游，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延迟特别高，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，延迟高，玩游戏卡成了看幻灯片，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缓解了中心节点的压力。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，新基建边缘计算价格，就是边缘计算。

如果用快递来打个比方，或许你就能更好理解“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，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。你把快递包裹想象成数据，物流想象成网络，那么“本地仓”就是边缘计算节点。

边缘计算的兴起

从那时起，边缘计算能力一直在提高。

2017年，为了扩展低性能的计算设备，Movidius***计算棒以低于100美元的价格，仅需0.5W的电量便能进行每秒一千亿次浮点计算。

2018年，华为推出了麒麟980处理器，边缘计算价格，在0.1W的电量下可以完成每秒五千亿次的浮点计算。其他供应商紧随其后。谷歌发布了Edge TPU Units，瑞芯微（Rockchip）公布了RK3399。这两个约每秒能够处理3万亿次浮点计算，成本在100美元左右。

2019年，带有人工智能技术硬件加速的器（特别是***网络）的特定微型计算机得到普遍使用。所有关键的硬件厂商都陆续发布了AI软件栈的边缘优化版本，这进一步提高了性能。目前，一般使用的AI板有，谷歌的Edge TPU——使用专门的ASIC芯片制作而成用以处理AI的预测推理功能。价格低于100美元的英伟达Jetson Nano 配备了128个英伟达CUDA。瑞芯微发布的 RK3399 Pro——带有***网络处理器的开发板（其性能甚至略优于英伟达Jetson Nano）。

物联网技术的大幅提高让我们得以发展nBox——这款边缘计算设备不仅能够借助多达12个通道记录高质量音频，并且还可以通过边缘计算实现人工智能。所谓边缘计算，是指大多数处理过程将通过本地设备实现而无需交由云端完成。