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，防范了数据泄露的风险。
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，FPGA边缘计算价格，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，智能边缘计算价格，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，如若采用边缘计算处理，将减少大量带宽成本。
边缘计算的价值
边缘计算的是在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施，并为边缘应用提供云服务和IT 环境服务。
边缘计算不仅是5G网络区别于3G、4G的重要标准之一，同时也是支撑物联技术低、高密度等条件的具体网络技术体现形式，具有场景定制化强等特点。
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边缘计算
在工业领域，边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等。
就生产任务分配而言，需根据生产订单为生产进行的设备排产排程，这是APS或者广义MES的基本任务单元，需要大量计算。
这些计算是靠具体MES厂商的软件平台，还是“边缘计算”平台—基于Web技术构建的分析平台，在未来并不会存在太多差别。
从某种意义上说MES系统本身是一种传统的架构，而其既可以在软件系统，也可以存在于云、雾或者边缘侧。
在这样的应用场景，总体而言，在整个智能制造、工业物联网的应用中，各自分工如下。
自动化厂商提供“采集”，包括数据源的作用，这是利用自动化已经在分布式I/O采集、总线互联、以及控制机器所产生的机器生产、状态、质量等原生“信息”。
ICT厂商则提供“传输”，实现工业连接。
因为在如何提供数据的传输、存储、计算方面，ICT厂商有其传统优势，包括成本方面，辽宁边缘计算价格，已经云平台的优势。
传统工业企业的业务经验和知识，则为分析软件（独立的或者企业内部）厂商提供“分析”的依据。
这些业务过程的理解，仍然是不能缺少。
产业链的协同，仍然是解决“质量、成本、交付”的问题。
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