近年来，随着5G、人工智能、物联网的发展，数据呈现爆炸式增长的态势，对算力、延时提出更高要求，能够在靠近数据源头位置提供算力服务的边缘计算快速兴起。
什么是边缘计算？
边缘计算是指在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，就近提供最近端服务，具有低延迟、安全、节约成本、高可靠性五大优势，具体来看：
1、低延迟
处理数据所需的时间越长，相关性就越低。设备故障和危险事故等情况需要对数据进行实时分析。将数据分析限制在创建数据的边缘可以消除延迟，从而缩短响应时间。
2、安全
虽然边缘计算扩大了潜在黑客的潜在攻击面，但它也减少了对整个组织的影响。另一个固有的事实是，当传输的数据越少时，可以拦截的数据就越少。并且，边缘计算还帮助企业克服本地合规性和隐私法规问题。
3、节省成本
边缘计算允许从管理角度对数据进行分类。通过在边缘位置保留尽可能多的数据，可以减少连接所有位置所需的带宽成本。另外，边缘计算还有助于减少某种程度的数据冗余。
4、更高的可靠性
当边缘设备可以在本地存储和处理后续数据时，就提升了可靠性。
边缘计算应用场景有哪些？
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，除了行驶在最前面的卡车，其他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、天然气是重要的战略资源，盗窃石油、天然气资源的违法犯罪活动对企业财产安全和公共安全都将造成不小的威胁。因此，该行业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终端设备，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
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。边缘计算还可以向医务人员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。并且，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。
总结
当然，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。未来，随着边缘计算技术的不断成熟，它还将出现哪些场景，值得期待。
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