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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，从而减轻网络带宽与数据中心的压力。

边缘计算

边缘计算就如同“哈姆雷特”，不同角度认识不同，这是由于边缘太过于宽泛。

在总体上边缘计算可分为云边缘和物联边缘两大类。

云边缘包括ETSI定义的多接入边缘计算MEC，也包括AWS的Outts平台等等。

物联边缘是边缘计算和IOT场景结合，包括工业边缘计算等等，能提供数据分析，AI推理等实现物联到智联。

边缘计算结合5G网络，是行业的数字化和智能化转型的基础设施，也是支撑数字孪生的基础平台。

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），网关边缘计算产品，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、玩游戏。但随着信息技术从消费侧向生产侧延伸，以及人工智能等新技术的兴起，云端仅仅实现数据存储与快速访问已无法满足需求，新的应用场景中要求云端同时具备强大功能和超低时延，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，广西壮族自治网关边缘计算，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“超低时延 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，一方面需要实时数据采集并立即处理意外情况，网关边缘计算哪家好，毫秒级延迟都可能导致无法挽回的事故，这在设备保护、性能监控、品质管控中尤为重要。另一方面由于生产复杂度与精细度越来越高，生产过程会产生海量实时数据，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，以缓解云端和网络压力。这时候，就需要边缘计算来帮忙了。

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