边缘计算是指在用户或数据源的物理位置或附近进行的计算，这样可以降低延迟，节省带宽。

在云计算模式中，计算资源和服务通常集中在大型数据中心内，而最终用户则是在网络的边缘访问这些资源和服务。这种模型已被证实具有成本优势和更高效的资源共享功能。但是，新型最终用户体验（如物联网）则需要计算能力更接近物理设备或数据源的实际位置，即网络的"边缘"。

通过使计算服务靠近这些位置，用户能够得到更快速可靠的服务，获得更好的用户体验，公司则能够更好地处理数据，支持对延迟敏感的应用，以及利用 AI/ML 分析等技术识别趋势并提供更好的产品和服务。

什么是边缘设备？

边缘设备是指位于网络边缘远程位置的物理硬件，具有足够的内存、处理能力和计算资源，可以在网络其他在组件的一定帮助下，近实时收集数据、处理数据和执行数据。

边缘设备需要某种网络连接，来推动设备与集中位置的数据库之间的往返通信。而边缘设备是收集和处理数据的地方。

边缘计算有哪些主要用例？

边缘计算可以作为混合计算模型的补充，尤其是在集中式计算用于以下用途的情况下：

• 计算密集型工作负载
• 数据聚合与存储
• 人工智能/机器学习
• 协调跨地区的运维
• 传统后端处理
• 自动驾驶汽车
• 增强现实/虚拟现实
• 智慧城市

边缘计算还可以帮助您从数据源头近乎实时地解决问题。简而言之，凡是在减少延迟和/或进行实时监控可以支持业务目标的地方，都有边缘计算的用武之地。

为什么物联网+边缘计算=双剑合璧？

物联网会产生海量数据，而这些数据需要进行处理和分析才能可以使用。而边缘计算会将计算服务移到更接近最终用户或数据源的地方，比如物联网设备。

边缘计算是物联网设备数据和计算需求的本地处理和存储源，它可以降低物联网设备与这些设备所连接的中心 IT 网络之间的通信延迟。

边缘计算使您能够充分利用物联网设备创建的海量数据。通过将分析算法和机器学习模型部署到边缘，您可以实现数据的本地处理并将它们用于快速决策。

什么是 IIoT？

IIoT 指的是工业物联网，表示制造业、能源及其他工业实践中联网的设备。IIoT 设备的部署通常与边缘计算有关。IIoT 可以使工业机器的自动化和自我监测程度提升，有助于提高效率，意义重大。

边缘计算在建筑业的应用场景

边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台。

边缘计算特点包括：分布式和低延时，实时或更快速的数据处理和分析；强大的连接能力；超越终端设备能耗和处理等资源限制；边缘式大数据处理，效率更高，具有自治性； 边缘节点处理，缓解流量压力；数据加密处理后传输，安全性更高等。

建筑设备智能控制：针对现有建筑设备感知系统存在的设备感知实时性不足、通信宽度要求高、节点自主性不够等问题，实现基于边缘计算的建筑暖通空调、给排水等设施设备数据高频次实时收集、实时处理和智能控制。

桥隧健康状态监测：针对现有桥隧健康状态监测系统联网感知设备不够、感知实时性不足、组网监测成本高等问题，实现基于边缘计算的桥隧健康状态监测。

市政基础设施监控：实时采集处理与智能分析城市道路灯杆多源数据，实现城市道路路灯智能控制，桥隧照明智能控制，城市交通枢纽设施智能控制等应用。

综合管廊智能控制：采集处理综合管廊视频监控、环境与设备监控等数据，实现环境监测、安全防范、设备管理、消防和通信管理等的统一自动监控和智能运维。

城市轨道交通实时监控：重点采集城市轨道交通线路实时视频监控、周界监控、环境监测等多源数据，并对数据进行实时综合处理与报警告警等现场管控。

城市污水处理生态监测：针对城市污水处理点多、线长、面广特点，传统通过中心级进行数据采集和控制，组网控制成本高、数据时效性不够，通过边缘计算对监控现场等多源数据处理和分析。

可以看到，边缘计算在处理、实时响应、安全、成本这些方面的特性，正是物联网发展过程中所需的。这便是边缘计算对物联网的影响，其是物联网的基础。

反过来也能看到，正是物联网的应用，使得边缘计算的未来一片光明。这也是全球边缘计算市场在2024年时将达到2506亿美元的原因。

DTCLOUD亿智云是国内第一个面向建筑全生命周期数据管理的工业互联网平台，覆盖数字建造和智慧运维全生命期。DTCLOUD360.COM