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，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，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
说到边缘计算，我们不得不提到的就是云计算。云计算服务是一种集中式服务，所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。资源的高度集中与整合使得云计算具有很高的通用性，然而，面对物联网设备和数据的爆发式增长，基于云计算模型的聚合性的服务逐渐显露出了其在实时性、网络制约、资源开销和隐私保护上的不足。
相比于云计算，边缘计算可以更好地支持移动计算与物联网应用，具有以下明显的优点：
1、极大缓解网络带宽与数据中心压力。
2、增强响应的实时性。万物互联场景下应用对于实时性的要求极高。传统云计算模型下，应用将数据传送到云计算中心，再请求数据处理结果，增大了系统延迟。以无人驾驶汽车应用为例，智能交通边缘计算平台，高速行驶的汽车需要毫秒级的反应时间，一旦由于网络问题而加大系统延迟，将会造成严重后果。而边缘计算在靠近数据生产者处做数据处理，不需要通过网络请求云计算中心的响应，大大减少了系统延迟，千兆无线技术的普及为网络传输速度提供了保证，这些都使边缘服务比云服务有更强的响应能力。
３、保护隐私数据，智能交通边缘计算设备，提升数据安全性。物联网应用中数据的安全性一直是关键问题，调查显示约有 78% 的用户担心他们的物联网数据在未授权的情况下被第三方使用。云计算模式下所有的数据与应用都在数据中心，用户很难对数据的访问与使用进行细粒度的控制。随着智能家居的普及，广东智能交通边缘计算，许多家庭在屋内安装网络摄像头，如果直接将视频数据上传至云数据中心，智能交通边缘计算报价，视频数据的传输不仅会占用带宽资源，还增加了泄露用户隐私数据的风险。
边缘计算是什么？
随着万物联网的趋势不断加深，智能手机、智能眼镜等端设备的数量不断增加，使数据的增长速度远远超过了网络带宽的增速；同时，增强现实、无人驾驶等众多新应用的出现对延迟提出了更高的要求。边缘计算将网络边缘上的计算、网络与存储资源组成统一的平台为用户提供服务，使数据在附近就能得到及时有效的处理。这种模式不同于云计算要将所有数据传输到数据中心，绕过了网络带宽与延迟的瓶颈，引起了广泛的关注。
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