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，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，移动边缘计算卡，从而减轻网络带宽与数据中心的压力。
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，青海移动边缘计算，ICT厂商有其传统优势，包括成本方面，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。
边缘计算
边缘计算就如同“哈姆雷特”，不同角度认识不同，这是由于边缘太过于宽泛。
在总体上边缘计算可分为云边缘和物联边缘两大类。
云边缘包括ETSI定义的多接入边缘计算MEC，也包括AWS的Outts平台等等。
物联边缘是边缘计算和IOT场景结合，移动边缘计算产品，包括工业边缘计算等等，能提供数据分析，移动边缘计算平台，AI推理等实现物联到智联。
边缘计算结合5G网络，是行业的数字化和智能化转型的基础设施，也是支撑数字孪生的基础平台。
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