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由于物联网，正在处理的数据量显着增加。 这进一步导致需要部署边缘计算设备。简而言之，边缘计算是在靠近数据存储或处理源的地方处理数据，尤其是在有物联网设备的地方。 可以使用连接到设备以传输数据的传感器、路由器或网关轻松处理边缘计算。 或者，这些设备通过一组安装在小型集群内部的小型服务器连接。

边缘计算示例

本节将介绍各种边缘计算和边缘设备示例。自动驾驶汽车为确保车辆无缝运行，这些自动驾驶车辆需要围绕方向、速度、位置、交通拥堵等多个参数收集和处理数据。 更关键的是，这些参数需要实时处理。 这就要求每辆车都作为具有强大计算能力的边缘设备运行。 边缘计算设备可以通过这些车辆的组合车载摄像头上的传感器轻松捕获数据，并在内置边缘计算设备内以毫秒为单位传输数据以超快速处理。边缘计算可以很容易地应用于车道偏离警告等领域，甚至可以应用于自动泊车应用。 我们越是看到车辆与环境交互能力的增强，就越需要更快、响应更快的网络。该细分市场的另一个用例是电动汽车。 电动汽车可以作为计算示例，其中该技术可用于预测性维护。 即使在充电站中，边缘计算也可用于捕获具有不同参数的数据，以帮助他们获得对充电站功能的宝贵见解。交通管理系统边缘计算示例的另一个领域是交通管理系统。 如果我们看一下最复杂的应用程序，纽约市的交通管理系统就是我们看到边缘计算设备用例的地方。 它可以执行诸如调整交通信号时间和临时打开和关闭额外车道的功能。 在这里，如果我们注意到，通过边缘计算，可以实时智能地管理流量，以避免任何形式的拥塞。公共交通系统就公共交通系统而言，边缘计算设备可以安装在公共交通工具中，例如公共汽车和客运铁路系统。 通过这些设备，数据处理仅针对运输中的车辆进行。 例如，当车辆在运输途中时，它可以发送不同类型的数据，包括速度、驾驶员的安全更新、运输途中的车辆状况等。清洁能源和可持续技术今天每个人都在谈论清洁能源和可持续技术。 这是一个不断增长的细分市场。 每个城市和其中的智能电网系统都可以采用边缘计算设备来监控建筑物周围的关键元素，例如供暖、照明和清洁能源的效率。智能照明系统使用边缘计算通过控制消耗和确保公共安全来控制城市中灯光的优化使用。卫生保健医疗保健部门不断从各种设备（例如传感器、监视器、可穿戴设备和其他医疗设备）收集患者数据和患者记录。 这有助于医疗保健专业人员及时获得有关患者状况的信息。安全边缘计算设备的另一个例子是在安全领域，尤其是工人安全领域。 来自现场摄像机、安全设备和传感器等设备的数据。 这确保没有未经授权的访问站点，并监控员工遵守的安全政策。农业和耕作农业也是我们可以看到边缘计算重要用例的领域。 使用精准农业技术的概念，农民可以在这里利用边缘计算并监测各种参数，例如土壤的温度、湿度和土壤中的养分含量。 这可以进一步决定用于农业的浇水量和肥料水平。边缘计算不仅限于农田，还可以进一步扩展到温室，在温室中安装传感器以捕获各种数据输入。

是什么推动了边缘计算的发展？

边缘计算越来越受欢迎的原因有很多。 虽然主要原因是连接的大量边缘计算设备，但还有其他三个因素正在推动边缘计算的增长。1.可靠性：拥有边缘计算可以减少网络拥塞的情况，网络拥塞通常会导致销售点系统等用例中断2.带宽：中继大量数据的成本和物理带宽的限制使边缘计算更加可行延迟：某些类型的应用程序甚至无法以接近零的延迟运行。 在这种情况下，不可能从云服务器获取数据。 数据需要存储在靠近设备的地方，而边缘计算可以提供这种能力。物联网设备收集的大部分数据是脉冲数据，也称为标准“心跳”数据。 这种数据不需要存储在云数据中心。 将过滤掉的数据存储在靠近设备的网络边缘，边缘计算可以轻松降低需要发送到服务器的数据量。 这会大大减少延迟并节省带宽。据观察，边缘计算设备的使用案例数量一直在缓慢上升。 这主要是由于大量智能设备能够在边缘执行不同类型的数据处理。 此外，机器学习和人工智能功能进一步增强了边缘计算设备的能力。

应遵循的边缘计算实践

从最佳实践的角度来看，这里有四种与边缘计算设备和边缘计算技术相关的实践。1.管理：应该清楚地了解什么是边缘计算、实施该技术所需的支持以及围绕此的自动化。2.业务案例：一旦建立意识，企业就应该准备一个业务案例，其中考虑了部署边缘计算的各个方面——例如涉及的风险、安全组件，甚至是好处3.兼容性：一旦定义了边缘兼容性方面，组织就应该很容易在标准云和本地服务器上运行4.了解边缘技术：每种边缘技术都是不同的，因为它完全取决于用例。 硬件设备的选择很关键，必须与边缘基础设施同步。尽管听起来对一些复杂的基础设施要求非常先进，但实际上，边缘计算非常简单且易于部署。 上述用例给出了已经流行的边缘计算设备示例的概念。 我们正在展望未来，边缘计算将扩展到云游戏、智能家居等领域。

作者： Anirudh Menon