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边缘计算的优点

极大缓解网络带宽与数据中心压力。思科在 2015-2020 年云指数中指出，随着物联网的发展，2020 年的设备将会产生 600ZB 的数据，但其中只有 10% 是关键数据，其余 90% 都是临时数据无需长期存储。边缘计算可以充分利用这个特点，在网络边缘处理大量临时数据，网关边缘计算平台，从而减轻网络带宽与数据中心的压力。

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，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，智能交通边缘计算平台，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，边缘计算平台，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。

边缘数据处理的刚需

就连接性而言，过去十年或多或少地致力于以下三件事：将世界用无线连接起来;提高无线连接的强度和完整性;并确保一切可连(从人到物) 的、都以某种方式连接起来。本质上讲，这是通过——下一代5G部署(强化基础蜂窝基础架构并开发更新的技术以优化数据吞吐量、容量、覆盖范围和延迟要求)以及物联网革命(其中物理目标配备了感知功能和/或标签)——实现的。这些技术发展已经产生了深远的社会影响，无线连接已成为日常生活中不可或缺的一部分。从家用电器到复杂的工业机械，使用传感器和执行器进行远程监视、跟踪甚至控制相关对象的能力几乎已成为了基本必须的能力。但是，设备密度的巨大提升也导致了某些非常明显的瓶颈。