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案例与思考
案例1：梯联网
梯联网中的每一部电梯都好像章 鱼的一个可以独立思考的“腕 足”，能将电梯的运营数据实时 采集并回传，后台数据中心利用 大数据的分析并与外部系统综合 决策，实现远程管理、运维以及 预测性维护。
案例1：梯联网
要实现梯联网，边缘网关（融合物联网关）、敏捷控制器等“章鱼腕足”缺一不可。 再配合物联网的大脑“云端管理平台”，才可实现智能连接和高效管理。
浅析边缘 计算
目 录
CONTENTS
1
什么是边缘计算？
2
边缘计算的意义与价值
3
案例与思考
魔性的章鱼
1、开瓶盖
2、把不喜欢的食物扔进排水口
米勒斯维尔大学的章鱼研究者讲过一次喂章鱼的经历。她们实验室喂章鱼用的是鱿鱼，有天早 晨她去拿的时候发现这批鱿鱼冻太久已经不太新鲜了，估计不会受欢迎。
但是，她还是拎了一盒回来，每个水箱丢了一条进去。喂完最后一只章鱼，她决定走回去看看 第一只对不新鲜的食材是什么反应。走过去的时候，发现箱里看不见食物的踪影，而那只章鱼一动 不动，盯着她。双方四目相对。章鱼开始缓慢地朝水箱一角移动，那里有个下水口。它走到目的地， 停了下来，亮出触手——原来这条不新鲜的鱿鱼一直藏在触手内侧——然后以迅雷不及掩耳之势， 把食物扔进了下水口里面。
计算方式多样，为何还要有边缘计算？
边缘计算，存在即合理！
1、制造行业
制造行业为打造“智能工厂”，物联网技术必不可少。当大量的智能化终端和设备通过工业网络接 入，企业需要计算和处理的日常业务数据越来越庞大。同时，工业上有大量需要实时处理的场景， 需要在毫秒级别进行实时响应。由于网络的限制，云计算架构难以实现实时响应。
因此将本地处理靠近固定设备是一个很好地办法，甚至是未来计算的发展趋势。这一切都需 要处理能力和存储资源，而且需求以及跨边缘与集中式云联合起来的工具，还需要在边缘本身处 的机器学习。云计算正进入快速发展阶段，边缘计算刚刚兴起。但是趋势昭示，云计算发展的下 一步就是边缘计算，但是边缘计算并不会替代云计算。二者是相互补充的关系。毕竟，有些数据 将在云数据中心进行处理，而有些数据则可以依靠边缘计算。
事实上，边缘计算刚刚兴起，而云计算已经发展了10年之久。近几年，随着数字化转型的加 快，众多企业纷纷转向云计算，简称“上云”。它们抛弃传统的IT基础设施建设，直接从云服务 商那里购买服务，按需付费。无疑， “上云”已经成为一种潮流。
Gartner全球峰会上发布的《十大技术趋势》报告却指出，随着越来越多的工作负载诞生于云 端，一些企业在实现转型、向云迁移，云计算正在蚕食企业数据中心。但现在出现一种新趋势， 使工作负载、数据、处理和业务价值完全远离，边缘计算正在蚕食云计算。
边缘计算，在路上。
边缘计算的五大价值
目前，各个行业通过物联网技术实现数字化和智能化转型中的所遇到的五大难题：联接 (Connection)、业务实时性(Real-time)、数据优化(Optimization)、应用智能(Smart)、 安全与隐私保护(Security)，简称“CROSS”。
边缘计算体系
案例2：智慧水务
城市供水系统是城市发展的基 础实施，也是构筑安全城市、 智慧城市的重要环节。智慧水 务基于边缘计算平台，利用先 进传感技术、网络技术、计算 技术、控制技术、智能技术， 对二次供水等设备全面感知， 集成城市供水设备、信息系统 和业务流程，实现多个系统间 大范围、大容量数据的交互， 从而进行全程控制，实现故障 自诊断、可预测性维护，降低 能耗，保证用水安全。
2、油气行业
油气行业也正在积极应用物联网技术，通过大量传感器，对油田生产数据实现自动化采集，可以大 幅减少人力，实现油气田智慧化运营。但如果每个传感器都向云端发送联接，这将给网络带来巨大 压力，况且在很多油气行业的应用场景中，网络连接并不稳定。
3、无人驾驶
无人汽车需要在高速移动状态对周围环境做出反应，所以响应时间是个极其重要的指标。假设汽车 行驶速度为65英里每小时，紧急制动响应时间即便只慢了几毫秒，汽车紧急制动距离就会多出几英 尺，这或许就是发生事故和没有发生事故的区别。
感谢聆听！
边缘计算整个体系中包含了四个关键部分：智能设世界的一道“桥梁”。
可见，近年来逐渐火热的“边缘计算”并非是噱头，随着万物互联时代的来临，边缘计算 在推动行业数字化和智能化转型中有着重要意义。
目 录
CONTENTS
1
什么是边缘计算？
2
边缘计算的意义与价值
案例3：智慧照明
智慧照明通过对照明设备全面 感知，实现路灯的远程、实时、 自适应控制，实现故障自诊断、 可预测性维护，同时，以灯杆 为无线网络的接入节点，覆盖 周边垃圾桶监测、停车传感器 等设备，构建可扩展的城市物 联网骨架，推动照明物联网向 城市物联网演进。
从云走到端 边缘计算这么火 会取代云计算吗？
魔性的章鱼
什么是边缘计算？
目 录
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1
什么是边缘计算？
2
边缘计算的意义与价值
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案例与思考
数据洪流即将到来，如何应对？
IDC报告指出，到 2020年，将有超过 500亿的终端与设备 联网。而到2018年， 就将有50%的物联 网网络面临网络带宽 的限制，40%的数 据都需要在网络边缘 侧分析、处理与存储。
虽然云计算具有敏捷性，其大规模集中化、规模经济效应和自助服务及全面自动化满足了我 们的大部分要求，但是它具有物理局限性：数据的重量和光的速度。
想一想，如果你想和手中的智能设备(手机、平板等)进行实时交互，需要等待几英里或几千里 之外的数据中心响应，这行不通。一旦延迟性变大，人们就会有糟糕的体验性。或者驾驶自动驾 驶汽车，在路口需要躲避其他汽车，这都需要实时响应。