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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:将用无线连接起来;提高无线连接的强度和完整性;并---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---要求)以及物联网---(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,智能交通边缘计算报价,使用传感器和执行器进行远程监视、---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---提升也导致了某些非常明显的瓶颈。




边缘计算为什么重要?

边缘计算是一个相对于中心化的云计算的概念。

具备边缘计算能力的设备可以多种多样,如工业电脑(ipc)、---、可编程逻辑控制器(plc)都可以成为边缘计算设备,智能交通边缘计算价格,这些设备本身需要具备存储和计算能力,内置特定的算法和软件,通讯方式也多种多样。边缘计算设备一侧与直接产生数据的物理设备连通,另一侧则可以将处理过的数据上传到云端。

边缘计算设备往往需要具备较强的数据处理能力。以工业电脑产品为例,不同型号的尺寸从约电脑主机大小至约手机包装盒大小不一,很新的工业电脑典型配置中已经内置英特尔i7处理器。

边缘计算之所以存在,是因为它承担了与云计算不同的功能。



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---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,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”,智能交通边缘计算平台,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,智能交通边缘计算,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。



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