***智能边缘计算-边缘智能与边缘计算
文章信息一览：
边缘计算是什么,和云计算的区别是什么?
1、边缘计算和云计算两者实际上都是处理大数据的计算运行的一种方式。边缘计算是对云计算的一种补充和优化，云计算把握整体，而边缘计算更专注局部。
2、边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。（易迈云 推出企业0元购买云服务器的永久性活动 ）雾计算和云计算一样，十分形象。
3、如果把云计算比作整个计算机智能系统的大脑。那么边缘计算就是这个系统的眼睛耳朵和手脚。核心服务器让智能系统具有很强的人工智能，但是如果这个人工智能是聋子瞎子，它也发挥不了太大的作用。大数据应用中常常面对的一个痛点，就是没有***集到合适的数据。
4、边缘计算与云计算 万物互联背景下，应用服务需要低延时、高可靠性以及数据安全，而传统云计算模式在实时性、隐私保护和能耗等问题上无法满足需求。边缘计算模型充分挖掘网络中边缘终端的计算能力，在边缘终端处执行部分计算或全部计算、处理隐私数据，降低云计算中心的计算、传输带宽负载及能源消耗。
5、边缘计算和云计算是两种不同的计算模型，它们在数据处理和存储的位置上存在明显的区别。云计算是一种基于互联网的计算模型，将计算资源（包括处理能力、存储和网络带宽）集中在大型的云服务提供商的数据中心中。
6、边缘计算是在靠近物或数据源头的一侧，***用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。如果把云计算比作整个计算机智能系统的大脑。
边缘计算是什么意思?
边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算架构，将计算和数据存储放置在离数据源近的边缘设备上，以便在本地进行数据处理和分析，从而减少数据传输延迟和网络流量。这种架构可以让设备在本地处理数据，而不必将数据传输到云端进行处理。
边缘计算是网络中最靠近物或数据源头融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。在更靠近终端的网络边缘上提供服务是边缘计算最大的特点。在数据处理的时效性与有效性方面成为云计算的有力补充。
边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。主要用途 看似“生僻”的边缘计算其实并不“边缘”，而且意义重大。
边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，***用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。
边缘计算指以网络的“边缘”为界的算法，比如在智能***和摄像机内部进行计算。不过将这些设备收集的全部数据进行存储或是用于计算并不现实，其中的干扰信息或者冗余信息太多，倘若处理不当还会使处理效果适得其反。以海普森林防火监控系统为例。
边缘计算的作用
边缘计算的作用表现在以下几个方面： 提升响应速度：由于数据处理在离用户最近的边缘设备上进行，边缘计算能显著减少数据传输时间，提供快速响应。 降低成本：边缘计算仅将必要的数据传输到云端，有效减少存储和带宽成本。
边缘计算在智能交通灯监控中的作用主要体现在以下几个方面： 提高交通流量：通过边缘计算，实时收集和分析交通数据，可以更准确地预测交通流量，并据此调整交通灯的时长。这样可以使交通灯周期与实际交通流量更匹配，减少车辆的等待时间，从而提高交通流量。
能源管理：边缘计算可以实时监测和优化能源系统，提高能源效率。 农业：通过实时监测和分析土壤、气候等数据，边缘计算可以帮助农民提高农业生产效率。这些只是边缘计算应用领域的一部分，随着技术的发展，边缘计算将在更多领域发挥作用。
边缘计算的价值体现在多个方面，具体如下： 提升响应速度：边缘计算的核心优势之一是将数据处理任务分散至网络的边缘，即接近数据产生的地点。这样做可以大幅度减少数据在网络中的传输距离，从而实现毫秒级的响应速度，这对于自动驾驶汽车、远程医疗等对实时性要求极高的应用至关重要。
边缘计算是一种分布式计算模式，它将数据处理和服务部署从云端转移到网络边缘，即靠近数据源或用户的地方。边缘计算的目的是减少数据传输的延迟和带宽占用，同时提高数据安全性和隐私性。 边缘计算可以分为三种类型：基础设施边缘、设备边缘和应用程序边缘。
边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算模式，它将计算和数据处理从中央服务器转移到距离数据源更近的边缘设备上。边缘设备可以是智能手机、传感器、物联网设备、机器人等。
“边缘计算”如何引领我们走入智能时代?
1、智能汽车里需要在多个HPC中，按照边缘计算的方式来进行。因为感知数据需要分析的速度受到自动驾驶汽车运动影响，同时还需要及时指示汽车周围有什么，所以通过环境感知的自动驾驶汽车将产生至少40TB的数据。这就是通过网络来回传输的大量数据。
2、边缘计算的崛起，不仅是一项技术的革新，更是数据处理方式的深刻变革，它正引领我们进入一个实时、智能和高效的新时代。
3、这些前沿成果预示着英特尔在智能边缘和节能性能上的重大突破，将为边缘网络-云系统中的各种应用带来更高层次的智能和能效。通过这些创新，英特尔正引领数据驱动的计算新时代，推动科技的进步，助力全球各行各业的数字化转型。
4、将车间里的生产设备智能连接，提高效率，创新模式。当前，全球数字化革命正引领新一轮产业变革。物联网也被普遍认为是推动传统产业变革和全球经济发展的又一次浪潮。据统计，到2020年将有超过500亿的终端与设备互联。未来超过50%的数据需要在边缘侧分析、处理和储存。边缘计算应用广阔，机遇无限。
5、在这个信息爆炸的时代，工业数字化转型已经成为制造业的必经之路。今天，让我们一起探索IoT的起源，以及它如何引领工厂迈向智能时代的变革。ISA-95：集成的基石 ISA-95，即SP95，是1995年由仪表、系统和自动化协会（ISA）制定的企业系统与控制系统集成标准。
关于***智能边缘计算，以及边缘智能与边缘计算的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
