制造业是边缘计算的优秀用例之一

云服务器，然后，服务器的计算资源对数据进行处理，并对其进行分类和存储，以供以后使用。在某些情况下，服务器会向网络边缘的设备发送指令。

基于云的计算涉及到大量动态数据。而所有这些在有限带宽通道上传输的数据，加上它们必须经过一定距离才能到达而导致的延迟，会减慢整个系统的速度。在某些情况下，延误只是小小的不便，而在其他情况下，它们会导致严重的问题。自动驾驶汽车经不起几毫秒时间来让云计算分析它的传感器数据，并告诉它在红灯前停下来。

边缘计算是一种分散处理负载的分布式开放式体系结构。设备无需传输在网络边缘收集到的所有数据，而是在本地或者更靠近数据源的地方处理数据，这有助于避免严重的“最后一公里”延迟问题。(来自iothome)对于需要快速决策的设备，在本地处理数据可以让它们做出更快的响应。此外，通过本地分析，可以将仅仅相关的数据发送回云服务器来减轻网络负载。

为了更容易理解边缘计算，不妨想象一下收费公路上用于计费的摄像头。在云计算架构中，摄像头拍摄汽车牌照照片，并将整个照片传输到云端，在云端，程序处理图像，识别牌照号码，并将该号码记录到计费系统中，以向车主收取通行费用。在这种安排下，由于传送了所有图像，因此通过网络传输了大量数据。

在边缘计算应用中，摄像头会立即处理图像，识别车牌号，然后只将该号码传回云端，以开始计费过程。通过这样做，使流经网络的数据非常少，这为其他应用程序释放了带宽。此外，如果由于某种原因导致摄像头与服务器的连接中断，它还允许摄像头继续分析数据。

制造业边缘计算的好处

对于工业来说，潜在的边缘计算用例非常重要。边缘计算可以大大降低互连系统的复杂性，从而更易于实时收集和分析数据。它还可以允许设备在网络连接不稳定或不具有成本效益的远程站点中收集关键数据。数据可以在本地收集和分析，并且在可以连接网络的情况下，才会将关键数据传输回中央网络。边缘计算和工业物联网

（编辑：新余站长网）

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