边缘 计算一直吸引着大量的积极关注，特别是随着物联网的普及。通常情况下，边缘 计算被认为是云的反面，但它不是。在这篇博客中，了解边缘 计算、云计算和传统的企业内部技术之间的区别；为什么边缘 计算正在吸引人们的注意；以及它有哪些好处。
边缘 计算的概述以及为什么它正在获得关注
什么样的边缘 计算正在吸引人们的注意？让我们来看看。
边缘 计算的定义和概念
边缘 计算是一种分布式的开放IT架构，在计算机网络的边缘 ，进行处理。
"边缘" 在边缘 计算中指的是计算机网络的边缘 ，或边缘 。如果网络的中心是数据中心或云，那么物联网设备--如智能手机和平板电脑--就在边缘 ，并与互联网相连。通过处理这些边缘附近的数据，有可能呈现出集中在网络路径和数据中心的负载。正因为如此，在处理数据时，延迟更少，效率更高。
边缘 据说计算的特点是其分布式处理能力。边缘 计算不是将数据发送到遥远的数据中心，而是在设备本身或位于设备附近的计算机或服务器上处理数据。其目的是通过处理附近的数据来分配负载并尽量减少通信延迟。
为什么边缘 计算很重要
"把你的数据放在身边 "正变得越来越重要，但为什么？
随着数据通信量的增加，实时数据正变得越来越重要。
在物联网时代，各种设备处理的数据量正在爆炸性地增加。也就是说，所需的处理速度和响应也在增加。需要一个大规模的数据中心来处理相当数量的数据，但在一个地方集中处理比在每个地方设立数据中心更有效率。这就是云计算变得流行的原因之一。
然而，在通过互联网向云端发送数据、处理数据和返回数据时，不可避免地会有一些时间滞后。
机器人和工业设备的传感技术每天都在发展，现在有可能在任何时刻准确地捕捉到一种情况。然而，如果数据处理和反应之间存在时间差，复杂的传感技术将变得毫无意义。
进行精确和复杂运动的设备需要高精度的物联网。为了应对这一点，有必要尽可能接近实时地交换信息和数据。边缘 使之成为可能的计算技术，作为物联网进入下一阶段所必需的技术而备受关注。
与MEC的差异
近年来，MEC（多访问边缘 计算）作为一种新的边缘 计算形式出现了。
MEC是边缘 计算在移动通信方面的演变，并作为5G利用的一个伟大工具引起了人们的关注。
5G是一种满足大容量、高速度、低延迟和多连接要求的通信标准。通过与边缘 计算相结合，可以分散和减少网络负荷，并进一步发挥5G的性能。
从数据处理方法看，边缘 的作用。与云计算和企业内部的区别
那么，边缘 计算中的"边缘"到底是什么？如前所述，边缘 计算的目的是消除数据处理响应的延迟，并提高实时性能。为此，关键信息在 "边缘"，即现场，而不是在云端分布和处理。
由于这个原因，有时人们认为边缘 计算与云计算具有相反的性质，云计算是一种集中处理的类型。但从真正意义上讲，云计算是与企业内部的对比。
那么，边缘 计算与传统的内部部署有什么不同？
边缘 计算并不是在企业内部处理所有的数据。通过将可以在边缘 ，与应该发送到云端的内容分开，使之有可能最大限度地发挥各自的优势。
当需要准确处理大量数据，或需要更多实时处理的信息时，在边缘 ，或在企业内部完成。需要大规模协作和汇总的信息，受处理速度影响较小，可以通过使用云计算顺利管理。正因为如此，可以说，边缘 计算的原始形式是 "准确划分处理信息的角色"。
边缘 计算的5个好处
边缘 Computing的具体好处是什么？以下五个好处概述了利用边缘 Computing的优势。
- 低延时：实时数据处理
当访问云时，在发送数据和处理及接收数据之间通常会有一个时间滞后。这个时间滞后--或通信延迟时间--被称为延时。通过边缘 计算和分布式处理，延迟会减少。这减少了数据交换的延迟，实现了实时数据处理。
- 流量优化和稳定
物联网的发展和普及将进一步增加未来的数据通信量。有预测说，如果所有这些数据都聚集在云中，通信线路和数据中心将出现 "数据拥堵"。数据拥堵不仅会造成数据传输和接收的延迟，也会带来导致云服务失败的风险。
通过使用边缘 计算，组织可以通过不将所有数据发送到云端并在边缘 处理关键数据来减少通信量。这也有助于减少对网络带宽的压力。
优化和稳定数据流量是边缘 计算的重要好处之一。
- 减少通信费用
当向云端传输大量数据时，由于通信量的增加，数据传输的成本也会增加。
综合使用边缘 计算将导致传输到云端的数据量和通信量的减少，降低通信成本。
- 加强信息安全
在云中存储企业和个人信息会带来潜在的安全风险，如泄漏或外部攻击。
边缘 在处理数据时，边缘 ，计算消除了向云端发送和接收数据的需要，这有助于减少数据泄漏的风险。
- 业务连续性规划
边缘 计算也可以是一个BCP（业务连续性计划）。如果你在云中处理你的所有数据，而云服务出现故障怎么办？依靠这些数据的企业可能会停业。
通过边缘 计算，组织在边缘 ，处理关键数据，这意味着如果云服务发生故障，运营将继续。
引入边缘 计算应该是一个优先事项，也是业务连续性计划的一部分，以便在发生紧急情况时恢复和继续。
利用边缘 计算有许多优势。关键是要弄清楚你在哪里以及如何能获得最大利益。
边缘 计算的当前问题
虽然使用边缘 计算带来了各种好处，但也有一些必须克服的障碍。为了最大限度地提高边缘 计算的有效性，必须解决以下问题。
吞吐量和容量之间的平衡
边缘 计算可以加快整体处理速度，但如果设备的处理能力不支持，组织必须采取应对措施。
增加边缘 终端的处理能力将导致更高的功耗，然后导致需要更大的终端和热对策。这些都会增加从引进到运行的成本，如果以后增加处理量，可能就需要更换设备。
如果你没有在边缘 的处理量和终端的处理能力之间找到平衡点，最终可能会导致效率低下。
加强多方位的安全
虽然减少到云的通信量降低了安全风险，但组织面临的一个挑战是，由于分布类型的原因，必须保持安全的地方数量增加。
当边缘 计算被引入并在多个站点联网时，需要多方面的安全增强。
由于数据传输/接收路径的延迟
为了确保通过边缘 计算增强实时性能，有必要建立一种机制，以确定组织是否应将数据分发到边缘 或云端。
如果与该排序决策相关的设置没有得到正确优化，就有可能出现绕道的情况，比如在边缘 ，处理后通过云端向设备发出指令。
数据通信路径、处理位置和指令传输方式的设计至关重要。
与边缘 计算有关的初始费用
为了有效地操作边缘 计算，组织需要安装终端和服务器，以及管理这些终端的系统和人员，这可能是昂贵的。
准备这些项目的初始成本实际上可能相当高。重要的是要比较边缘 Computing的好处和投资成本，以确定对你的公司的价值。
边缘 计算的使用案例
边缘 计算被用于以下领域和地方。
对工厂中运行的设备进行异常检测
经验丰富的管理层对工厂使用的设备和装置的维护做出直观的决定，并根据过去的数据进行预测。
在许多生产领域，预防性或预测性维护正变得越来越流行，尽管它偶尔会造成浪费。例如，有时一个零件被预先更换，尽管它仍然可以使用。还有的时候，一个零件在被认为还可以使用的情况下，却出现了故障，无法再使用。
边缘 计算在最大限度地减少与这种预测的偏差和提高维护的准确性方面发挥着重要作用。
附在设备上的传感器检测出故障的迹象并通知维修。用一个机制来判断设备发出的具体声音、振动的大小等。
边缘 计算平台从传感器收集声音和振动数据，数据被发送到云端，大数据分析检测异常情况。一旦形成模式，显示出异常迹象的数据就会反馈到边缘 ，通知现场的人。
用图像分析检查质量
在制造业中，特别是利用精密设备的过程中，有一种机制是利用图像处理系统来确定焊料加工是否正常进行。
在手工作业时，每个工人的成品往往略有不同，但必须符合标准值的要求。通过分析摄像机图像，对产品进行判断。如果它超出了标准范围，管理员就会得到通知。
边缘 计算被作为判断和通知的机制来利用。
AGV（自动导引车）的自动零件供应系统
自动导引车（AGVs）在特定时间为制造厂提供所需的零件。传统的AGV沿着铺设在地板上的磁带或光带确定的路线行驶。尽管非常有用，但它很难改变工厂的布局，阻碍了对生产计划的灵活反应。
通过利用边缘 计算和5G，AGV可以沿着设定的路线移动，不需要胶带作为指导。它通过使用传感器计算自己的位置，自动避开障碍物和潜在的碰撞。
当传感器检测到工人附近的货架上缺少必要的零件时，AGV会自动读取条形码或IC标签，并将零件供应到指定地点。人工智能还被用来学习AGV的工作状态和行为数据，而这也提高了运输的准确性。
边缘 计算和5G正被用于通信和处理这些关键数据。
一个利用各种数据运作的智能工厂
智能工厂的目的是收集工厂中每个设备的数据，并充分利用物联网来简化操作。
除了设备的运行，我们还收集所有的数据，如生产线上人员的流动，运输设备的状态，以及仓库的库存状态，并将这些关键信息连接起来，用于优化。
智能工厂处理大量的信息，但通信延迟会导致生产周期延误和缺陷，这直接导致生产效率降低。
为此，到处引入边缘 计算，可以防止延迟，并保持以0.1秒、0.01秒、甚至更少为单位的设备的稳定运行。
边缘 计算所支持的未来产业
在这篇博客中，我们介绍了什么是边缘 计算，以及组织通过利用它可以达到什么目的。随着物联网在各行业中变得越来越重要，人们对边缘 计算机会的期望和关注也在增加。边缘 计算平台是支持物联网发展的一个重要工具。
参考资料。
