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边缘计算的关键意义

根据IDC预测，物联网设备产生的数据将从2013年的0.1ZB增长到2020年的4.4ZB。人类也真正进入海量数据的时代。

可以预见的是，随着数字化转型的加快，传统制造业生产的各个环节出现的智能设备也会越来越多。相较于个人手中的智能设备，生产线上的智能设备数据更有挖掘的价值。

从企业管理者的角度来看，选择产业升级的目的有两个：一是提高生产效率，以降低成本，提供更好的客户体验；二是对价值链进行“洗牌”，以发现新的商业模式，提供新的产品和服务。

从战略的角度来看，产业升级的目的一是对于企业数字化业务的优化，甘肃边缘计算哪家好，二是对于企业数字化业务的创新、转变。

边缘计算的价值

优势一：安全性更高

边缘计算中的数据仅在源数据设备和边缘设备之间交换，不再全部上传至云计算平台，防范了数据***的风险。

优势二：低时延

据运营商估算，若业务经由部署在接入点的 MEC 完成处理和转发，则时延有望控制在 1ms 之内；若业务在接入网的中心处理网元上完成处理和转发，则时延约在 2~5ms 之间；即使是经过边缘数据中心内的 MEC 处理，时延也能控制在 10ms 之内，对于时延要求高的场景，如自动驾驶，边缘计算更靠近数据源，可快速处理数据、实时做出判断，充分保障乘客安全。

优势三：减少带宽成本

边缘计算支持数据本地处理，网关边缘计算哪家好，大流量业务本地卸载可以减轻回传压力，有效降低成本。譬如，一些连接的传感器（例如相机或在引擎中工作的聚合传感器）会产生大量数据，在这些情况下，将所有这些信息发送到云计算中心将花费很长时间和过高的成本，新基建边缘计算哪家好，如若采用边缘计算处理，将减少大量带宽成本。

边缘计算为什么重要？

边缘计算之所以存在，是因为它承担了与云计算不同的功能。

在制造现场，产生的数据多样而繁杂，然而并非所有数据都需要上传到云端进行分析、处理。一方面带来流量、带宽的需求，背后是使用云服务的费用问题；此外，公司对上传所有数据到云端也存在数据安全的担忧。

更重要的在于数据如何进行利用。现场的数据，有的是无效信息，譬如设备在生产间隔期间的数据，往往就不需要全部上传，而是需要经过截取处理；有的数据需要立刻处理，譬如一些硬件产品的实时检测预警信息反馈要求在毫秒级，而上传到云端进行处理再反馈到现场的时延可能达到秒级，全部通过云端来分析就会大大延缓现场的生产效率，这就需要靠近数据源的边缘设备来进行处理。