边缘计算为何而生

  随着万物互联时代的到来和无线网络的不断发展，网络边缘的设备数量和产生的数据都快速增长。根据IDC预测，到2020年全球数据总量将大于40ZB，而IoT产生数据的45%都将在网络边缘处理。以云计算模型为核心的集中式处理模式将无法高效处理边缘设备产生的数据，集中式处理模型将所有数据通过网络传输到云计算中心，利用云计算中心超强的计算能力来集中式解决计算和存储问题，但在万物互联的背景下，传统的集中式云计算显示了其不足，包括：

  1、实时性不够

  传统云计算模型在应对实时性要求极高的万物互联场景应用会产生系统延迟的问题。例如在无人驾驶汽车场景下，汽车需要精确到毫秒级别的反应时间，一旦出现延迟则有可能酿成涉及人身财产安全的严重后果。

  2、带宽不足

  边缘设备实时产生大量数据，这样庞大的数据集传至集中式的数据中心，将会造成巨大的网络带宽压力。

  3、不利于数据安全和隐私

  万物互联中的数据与用户生活联系密切相关，智能终端设备如室内智能网络摄像头，将数据传输到云端会增加泄露用户隐私的风险。

  为了解决以上问题，面向边缘设备所产生海量数据计算的边缘计算模型应运而生。

  边缘计算的特点和优势

  1、数据处理实时性

  边缘计算整合了数据采集、处理、执行三大能力，避免了数据上传下达所产生的时延弊端，提升了本地物联网设备的处理能力和响应速度。

2、降低带宽限制的影响

  在网络边缘处理大量临时数据，不再全部上传云端，这极大地减轻了网络带宽和数据中心功耗的压力

  3、提高敏感隐私数据的安全性

  边缘计算将用户隐私数据不再上传，而是存储在网络边缘设备上，减少了网络数据泄露的风险，保护了用户数据安全和隐私。

  4、业务数据可靠性

  基于安全的数据才会有可靠的业务，边缘计算本身不把数据传向云端，在广域网发生故障的情况下，也能够实现局域范围内的数据服务，进而实现本地业务的可靠运行。

  随着传感器价格和计算成本的持续下降，更多的“东西”将被连接到互联网，这为边缘计算提供更扎实的硬件设备支持。而随着边缘计算更多地被采用，企业将有更多的机会在各个领域测试和部署边缘计算技术。

    边缘计算网关TG452具有强大的边缘计算能力，有效减轻企业的传输带宽耗费，同时设备支持远程监测、配置、升级，实现对现场设备进行编程、诊断、调试，提高服务响应速度。将边缘计算网关与云端管理系统配合使用，极大提升企业管理效率。