边缘计算的应用
边缘计算在智慧城市的建设中有丰富的应用场景。在城市路面检测中，在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息，检测空气质量、光照强度、噪音水平等环境数据，当路灯发生故障时能够及时反馈至维护人员。在智能交通中，边缘服务器上通过运行智能交通控制系统来实时获取和分析数据，根据实时路况来控制交通信息灯，以减轻路面车辆拥堵等。在无人驾驶中，如果将传感器数据上传到云计算中心将会增加实时处理难度，智能交通边缘计算价格，并且受到网络制约，因此无人驾驶主要依赖车内计算单元来识别交通信号和障碍物，并且规划路径。EdgeOSc 是一种基于边缘计算的面向智慧城市的系统级操作系统，它分为３个部分，重庆边缘计算价格，底层的数据感知层、中间的网络互联层和顶层数据应用管理层。该操作系统可以有效管理智慧城市中的多来源数据，提高了数据共享的范围和深度，以实现智慧城市中数据价值的大化。
边缘计算的优点
极大缓解网络带宽与数据中心压力。思科在 2015-2020 年云指数中指出，随着物联网的发展，2020 年的设备将会产生 600ZB 的数据，但其中只有 10% 是关键数据，智能边缘计算价格，其余 90% 都是临时数据无需长期存储。边缘计算可以充分利用这个特点，在网络边缘处理大量临时数据，从而减轻网络带宽与数据中心的压力。
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，网关边缘计算价格，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。
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