近年来，大数据、云计算、智能技术的快速发展，给互联网产业带来了深刻的变革，---边缘计算价格，也对计算模式提出了新的要求。大数据时代下每天产生的数据量急增，而物联网等应用背景下的数据在地理---散，并且对响应时间和安全性提出了更高的要求。云计算虽然为大数据处理提供了---的计算平台，但是目前网络带宽的增长速度远远赶不上数据的增长速度，移动边缘计算价格，网络带宽成本的下降速度要比 cpu、内存这些硬件资源成本的下降速度慢很多，智能交通边缘计算价格，同时复杂的网络环境让网络---很难有突破性提升。因此传统云计算模式需要解决带宽和---这两大瓶颈。在这种应用背景下，边缘计算应运而生，并在近两年得到了研究者的广泛关注。
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神经末端。
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---说mes系统本身是一种传统的架构，而其既可以在软件系统，海南边缘计算价格，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、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（独立的或者企业内部）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“、成本、交付”的问题。
随着传感器价格和计算成本的持续下降，更多的“东西”将被连接到互联网。
随着更多的联网设备变得可用，边缘计算将在各行各业中得到越来越多的应用，尤其是在云计算效率低下的一些领域。
我们已经开始看到该技术在多个不同的行业领域产生影响。
“当我们把云的威力下沉到设备（即边缘）时，我们可带来实时地响应、分析和行动的能力，尤其是在网络条件有限或者缺乏网络的地区……它还处于初期发展阶段，但我们正开始看到这些新功能能够应用于解决范围的一些重大挑战。”
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