边缘计算的优点
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，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。
什么是边缘计算（MEC）？
为避免技术的枯燥，我举个例子，自然界有种非常聪明的动物——章鱼。
它是无脊椎动物里面智商很高的，无论是逃生还是捕食，又多又长的触角运用得收放自如。
科学家研究发现，章鱼的触角里布满了神经元，可以独立处理许多动作，章鱼的大脑只占40%的处理，其它的处理能力分布在其8条触角上，这样便大大增强了其应变处理能力。
如果说人体是大脑中央集中处理的方式，边缘计算卡，99%的能力需要大脑做出反应的话，章鱼就是一个分布式处理系统，60%依靠的是其分布在触角的“小大脑”处理。
没错，这就是边缘计算的原理。
将计算和处理能力下沉到很接近业务的边缘来完成，大部分不需要与网络交互，FPGA边缘计算卡，少数与网络互通完成，这就是边缘计算。
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，网关边缘计算卡，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，移动边缘计算卡，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。
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