边缘计算有哪些应用场景？

根据咨询公司STL Partners的研究发现，边缘计算能够在许多场景大展身手，这里选择了以下9个重要的应用场景：

　　1、自主汽车

　　卡车车队的自动组队可能是自动车辆的首批使用案例之一。在这里，一群卡车在车队中彼此紧跟着行驶，节省了燃料成本，减少了拥堵。有了边缘计算，除了前面的卡车，所有卡车都将不再需要司机，因为卡车将能够以超低延迟相互通信。

　　2、油气行业资产的远程监控

　　石油和天然气的失败可能是灾难性的。因此，他们的资产需要仔细监控。

　　然而，石油和天然气工厂往往位于偏远地区。边缘计算使得实时分析与处理更接近资产，这意味着更少地依赖于与集中式云的高质量连接。

　　3、智能电网

　　边缘计算将成为更广泛采用智能电网的核心技术，有助于企业更好地管理其能源消耗。

　　连接到工厂、工厂和办公室边缘平台的传感器和物联网设备正在被用于实时监测能源使用并分析其消耗。有了实时可见性，企业和能源公司就可以达成新的交易，例如在电力需求的非高峰时段运行大功率机械。这可以增加企业对绿色能源，如风能的消耗。

　　4、预测性维护

　　制造商希望能够在故障发生之前分析和检测生产线的变化。

　　边缘计算有助于使数据的处理和存储更接近设备。这使物联网传感器能够以低延迟监控机器健康状况，并实时执行分析。

　　5、住院病人监护

　　医疗保健包含几个优势机会。目前，监测设备，如血糖监测仪、健康工具和其他传感器等，要么未连接，要么需要将来自设备的大量未处理数据存储在第三方云上。这给医疗保健提供者带来了安全问题。

　　医院网站上的边缘可以在本地处理数据，以保护数据隐私。边缘计算还可以向从业者及时通知患者的异常趋势或行为。

　　6、云游戏

　　云游戏是一种新型的游戏，它可以将游戏的实时内容直接传输到设备上，这种游戏高度依赖于延迟。

　　云游戏公司正在寻找尽可能接近玩家的边缘服务器，以减少延迟，提供完全响应和沉浸式游戏体验。

　　7、内容交付

　　通过在边缘缓存内容，如音乐、视频流、网页等，可以极大地改善内容传播。延迟可以显著降低。内容提供商正在寻求更广泛的分发CDN，从而根据用户流量需求保证网络的灵活性和定制性。

　　8、交通管理

　　边缘计算可以使城市交通管理更加有效。这方面的例子包括在需求波动的情况下优化公交频率，管理额外车道的开启和关闭，以及未来管理自动驾驶汽车流量。

　　通过边缘计算，使处理和存储距离智能家居更近，减少了回程和往返时间，并在边缘处理敏感信息。例如，亚马逊的Alexa等语音助手设备的响应时间会快得多。

　　有了边缘计算，就不需要将大量的流量数据传输到集中式云，从而降低了带宽和延迟的成本。

　　9、智能家居

　　智能家庭依赖于物联网设备从房子周围收集和处理数据。通常，这些数据被发送到一个中央远程服务器，在那里进行处理和存储。然而，这种现有体系结构存在回程成本、延迟和安全性方面的问题。

　　通过边缘计算，使处理和存储距离智能家居更近，减少了往返时间，并在边缘处理敏感信息。

这些只是边缘计算跨多个行业支持的许多用例中的一小部分。以谐云边缘计算应用实例来说，通信领域，谐云为行业巨头某在线服务公司业务场景定制开发、打造了云边协同平台，助力其轻松应对流量洪峰；交通领域，联合上汽集团商用车技术中心打造了“基于容器的下一代车云协同架构”，是汽车行业的首款“云、边、端”一体化架构，可实现百万级车联网大规模接入；为某跨海大桥打造了一体化协同的产品，积累了丰富的“边-端”设备协议对接经验，交付了行业顶尖的“软硬一体化”的整体解决方案。

其中，某在线服务公司和上汽集团案例分别荣获《2020年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项和《2021年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项。旗下边缘计算产品通过“2021云边协同类能力评估”、“边缘一体机、可信物联网云平台（通用/安全要求）”多项能力评估，获浙江CCF2021优秀产品奖，在业内拥有极佳口碑，并获得行业权威认可。

目前，谐云边缘计算已实践于分布式云、物联网、车云协同、边缘智能金融等多场景，为边缘计算领域树立了实践标杆和经典案例。并在一些典型行业如通信、交通、金融、军工等多个行业领域中得到大规模的落地验证。

边缘计算指的是靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台。这些物或数据源头的一侧搭载着融合网络、计算、存储、 应用核心能力的边缘计算平台，为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算。

什么是边缘计算

举个最简单的例子：在焊接机器人焊接两个钢制部件时，焊点如何选择？是偏左一点儿还是偏右一点儿，是偏上一点儿还是偏下一点儿？虽然冲压出来的钢板都是统一标准出来的，但是两个部件结合时难免会有细微差别，通过可视化观察以及边缘计算，机器人可以自己判断最优焊点的位置，将两个部件焊接牢固。每次焊接的数据通过网络上传至云端储存，用以机器学习。如果没有边缘计算，都通过云计算来判断焊点位置，生产效率会降低，同时焊点也可能千篇一律，有些部件可能正好赶上并不是最优的焊点位置，给焊接上了。

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算模型，它将计算和数据存储放置在靠近数据源头的边缘设备中，而不是在远程的数据中心或云服务器中进行处理。

边缘计算旨在解决传统计算模型中的延迟和带宽限制问题，这些问题在需要实时响应或大规模数据处理时尤为明显。通过在边缘设备上进行本地计算，可以减少数据在网络中传输的时间和成本，并提高应用程序的响应速度和性能。

边缘计算的另一个优点是它可以提高数据隐私和安全性。由于数据不必在云服务器或其他远程数据中心中传输，边缘设备上的数据可以更好地保护隐私，并降低数据泄露的风险。

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算模型，旨在将计算资源和数据处理功能放置在靠近数据源的边缘设备或边缘节点上，以减少数据在网络中传输的延迟和带宽需求。与传统的云计算模型相比，边缘计算将计算和数据存储靠近数据生成的地方，使得实时数据处理和低延迟应用变得更加可行。

在边缘计算中，边缘设备或边缘节点可以是智能手机、物联网设备、传感器、工业控制系统等，它们能够处理部分数据和执行计算任务，以减轻中心云服务器的负担。边缘计算可以在本地对数据进行处理、分析和存储，并只将需要传输到云端的摘要或有意义的结果发送到云服务器。

边缘计算的优势包括：

低延迟：将计算放置在靠近数据源的位置，可以显著减少数据传输的延迟。这对于实时应用程序和需要快速响应的任务非常重要，如物联网设备、自动驾驶汽车等。

数据隐私和安全：将数据处理在本地设备上可以减少对隐私敏感的数据在网络上传输的风险，增强数据安全性和隐私保护。

网络带宽优化：通过在边缘设备上进行数据预处理和过滤，可以减少需要传输到云服务器的数据量，从而降低对网络带宽的需求。

离线操作：边缘计算允许设备在断开互联网连接的情况下继续执行一些计算任务，这对于远程或离线环境中的设备非常有用。

边缘计算在各个领域都有广泛的应用，包括物联网、智能城市、工业自动化、智能交通等。它可以为这些领域提供更高效、可靠和实时的计算和数据处理能力。