游客562408251于2022-09-28回复

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云计算的预处理

什么是边缘计算？我们都知道，当前大数据、5G以及云计算构建了未来信息社会的基本框架，而终端侧“大连接，低时延，大带宽”的需求日益增进，传统云计算可能无法满足一些生产和工作的需求。而边缘计算则能够在设备连接到物联网（IoT）之前，运用现场智能设备进行数据采集和预处理——这不仅减少了传输延迟，还降低了对云计算及数据中心资源的依赖，从而提升了处理信息的效率。

随着物联网数据量的增加，越来越多的数据处理动作需要被下放到边缘设备进行。所有现场采集到的数据总要由某个设备节点进行处理。如今的物联网设备更加智能化，能够对“边缘AI”（边缘人工智能）进行编程，满足了数据边缘处理的多样化需求，引领了边缘智能的快速增长。

及时响应重要数据

在物联网中，大量数据是在网络边缘收集的，但并非所有数据都是有用的。总体而言，大多数监视数据往往是标准的“检测信号”数据。如果数据没有显著变化，则意味着生产平稳，无事发生。而如果设备状态和生产数据均无明显变化，却仍将数小时的数据发送到远端的数据中心，就造成了无意义的资源浪费。

在以往，企业会将所有监控数据发送到云端或数据中心进行处理、分析和存储。随着物联网的蓬勃发展，数据量激增，传统做法已经无法适应生产的需要，边缘计算在此时登上了历史舞台。这种计算方式在靠近来源的位置对数据进行处理，大大减少甚至消除了将其传输到云或企业数据中心所需的带宽成本，同时也节省了算力资源。当某些上层应用程序需要检查特定的边缘数据时，支持AI的边缘计算设备可以立刻对当前情况进行评估：是需要实时响应，还是将相关数据发送到数据中心进行进一步分析。

因此，在物联网边缘收集的数据可以分为三种类型：

1. 不需要存储，也不需要进一步操作

2. 需要保留以供未来分析和/或历史归档

3. 需要立即响应

边缘计算的任务，就是区分这些数据的类型，确定所需的响应级别并采取相应的行动。在大多数情况下，能够在收集数据的边缘节点同时进行这些操作，要高效得多。

当出现需要处置的异常值数据时，边缘计算可以对本地事件提供近乎实时的响应，这要归功于其近距离和由此产生的低延迟：无需将数据从边缘传输到云再返回。此外，减少网络上的数据流可以大大节省带宽，尤其针对无线蜂窝连接的情况，显著降低了网络成本。