北京速***子-智能交通边缘计算产品-吉林智能交通边缘计算

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，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，智能交通边缘计算系统，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，吉林智能交通边缘计算，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，ICT厂商有其传统优势，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。

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，边缘计算技术取得突破，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。

边缘计算的优势

虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括：

·实时或更快速的数据处理和分析：数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延的时间。

·较低的成本：企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。

·网络流量较少：随着物联网设备数量的增加，智能交通边缘计算产品，数据生成继续以创纪录的速度增加。因此，网络带宽变得更加有限，智能交通边缘计算平台，让云端不堪重负，造成更大的数据瓶颈。

·更高的应用程序运行效率：随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高地运行。