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哪些场景需要用到边缘计算？

边缘计算的前身是内容分发网络（cdn），它通过数据分布式缓存满足了用户快速访问的需求，让我们能流畅地在线追剧、---。但随着信息技术从消费侧向生产侧延伸，以及---等新技术的兴起，云端仅仅实现数据存储与快速访问已无法满足需求，智能交通边缘计算报价，新的应用场景中要求云端同时具备---功能和---时延，其中典型就是自动驾驶和智慧工厂。

以自动驾驶为例，它对云端响应时延提出了近乎苛刻的要求。自动驾驶的制动等反应时间关系到交通安全，而它主要由云端系统响应时延决定，但其中涉及运算和通信多个环节。如果要做到100km制动距离不超过30cm，那么系统整体响应时延不能超过10毫秒，而且越低越好。因此，重要的移动通信技术标准化组织3gpp就定义了若干个1毫秒到几个毫秒的低时延场景，主要就集中在自动驾驶上。在这种需要“---时延+智能计算”的场合，就必须用到边缘计算了。

再来看智慧工厂，由于制造业的智能化，fpga边缘计算报价，一方面需要实时数据采集并立即处理意外情况，毫秒级---都可能导致无法挽回的事故，这在设备保护、性能监控、品质---中尤为重要。另一方面由于生产复杂度与精细度越来越高，生产过程会产生---实时数据，但其中只有部分是关键数据，需要存储到云端进行挖掘和分析（例如为供应链优化提供依据），所以需要对采集数据进行过滤，以---云端和网络压力。这时候，就需要边缘计算来帮忙了。

边缘计算的优点

------网络带宽与数据中心压力。思科在 2015-2020 年云指数中---，随着物联网的发展，新基建边缘计算报价，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，从而减轻网络带宽与数据中心的压力。