近于该信息来源地,而不是通过长路径传输到数据中心或云。据DC预测,未来将会有超过 50%的数据在边缘侧处理:到 2020年,边缘计的支出将占物联网基础设施总支出的 189%29目前,大量的工业互联网应用场景对边缘技术已经提出了明确的求,且开始落地。在平台应用中,边缘设备会收集数据(通常是互设备所产生的大量数据)。边缘计算在本地对数据进行分类,因此有些数据是可在本地处理的,从而减少了到中央存储库的回程通信量。
数在边缘层处理后,会将部分数据发送到中央处理或存储库,如数据中心、协同办公设施或云基础设施,可降低网络基础设施建设成本
数据传输成本
(-)网络传输技术瓶颈是驱动边缘技术发展的关键因素总体来说,分布式模型面临连接性和网络延迟的挑战、受到带宽限制,容易导致工业互联网平台应用落地难。边缘计算应用需求主是在网络传输场景产生,从而形成对边缘智能的需求。工业互联网平台应用对有线和无线网络连接、传输的需求和依性强,当前,我国工业企业网络基础设施整体水平不高,在很多情况下,网络传输限制往往成为平台应用落地的瓶颈。鉴于边缘算技术存在上述优势,因此需要针对这些应用场景部署边缘智能台和方案。