边缘计算的特性
- 降低带宽依赖:边缘计算能够在第一时间收集数据进行过滤和处理,提取更具价值的数据传送至云端,不受带宽限制;
- 低时延:边缘计算的部署靠近数据源,能够更快地对数据进行处理,降低了网络时延且效率更高;
- 高实时性计算:边缘计算能够提高计算效率,实现高性能实时计算,实时处理和分析数据;
- 高安全可靠:边缘计算无需将数据传输至数据中心,能够减少数据泄漏风险;
- 更经济有效:云数据中心建设成本高昂,边缘计算能够在近端处理数据,降低因网络带宽、数据存储和计算产生的成本以及云数据中心建设成本。
边缘计算的工作原理
边缘计算需要依靠终端节点、边缘计算节点、网络节点、云计算节点来运行,四个节点相辅相成,能减少数据传输的延迟,提高响应速度,减少能源消耗。
- 终端节点:是指离用户和数据源很近的终端设备,比如摄像头、智能手机、车载设备等,具备数据收集和感知能力;
- 边缘计算节点:将终端收到的数据进行存储和计算,提高数据处理效率,降低成本;
- 网络节点:高效实时地上传边缘计算节点处理后的数据;
- 云计算节点:云计算节点能永久存储数据,处理其他节点无法处理的难题,动态调整边缘计算部署策略。
边缘计算应用场景
工业制造
借助云-边-端一体化架构,通过边缘计算中的传感器和设备,工厂可以实时收集生产数据,包括产品质量、生产效率、能源消耗等,并将这些数据进行处理、上传至云端,简化工业流程,优化工业链,打造智能工厂。
自动驾驶
边缘计算可以用于自动驾驶,传感器和摄像头收集的数据需要在边缘设备上进行处理和分析,以提高汽车的安全性和性能。边缘计算还支持自动导航系统,并在车辆和用户之间提供更加实时的数据共享和交互。
智慧城市
边缘计算可以在智能城市中实现更高效的交通管理和车辆管理。边缘设备可以实时收集和处理交通数据,包括交通拥堵、车流量、速度等,以便更好地控制交通流量和优化交通路线。
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