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边缘计算是一种将数据处理和存储任务从中心化的云数据中心转移到网络边缘的技术。以下是对原始内容的修改和润色：
1.边缘计算定义：
边缘计算涉及将计算能力扩展到数据产生的源头，这样做可以显著减少数据传输的延迟和网络带宽的需求，同时提升数据处理的效率和响应速度。
2.边缘计算的优势：
与云计算相比，边缘计算将计算任务更接近数据源头，这有助于降低网络延迟，增强实时性，并提高数据处理的整体效率。
3.边缘计算的适用场景：
边缘计算特别适用于对实时性要求高的应用，如自动驾驶汽车、在线游戏、视频处理、物联网设备等。这些应用场景中，大量的数据处理和实时反馈是关键。
4.边缘计算的架构：
边缘计算的架构通常包括数据采集、本地数据处理、计算任务分配以及处理结果的回传。其中，本地数据处理是核心环节，它发生在数据产生或消费的近端。
5.边缘计算的应用实例：
在自动驾驶汽车领域，车辆通过车联网收集的传感器数据如果全部发送到云端处理，将会导致不可接受的延迟。边缘计算通过在车辆本地处理这些数据，显著减少了响应时间。
6.边缘计算的其他应用和好处：
-增强数据处理效率：在制造业、物流、零售和服务等行业，边缘计算能够快速处理现场数据，提升操作效率。
-提升实时性：在自动驾驶、医疗设备、能源管理等领域，边缘计算能够满足对实时性极高的需求，确保及时的数据处理和决策。
边缘计算，这个分布式计算的新范式，与云计算看似相似，但内涵各异。不同专家根据各自领域给出了各自的定义。例如，有的认为边缘计算是指非传统数据中心的任何设备，有的则聚焦于接近终端用户的服务器。定义还涵盖了游戏延迟响应、用户端设备运行的工作负载以及云之外的实时数据处理等不同角度。
数据在边缘计算中的特点，不同于云计算的大数据，它强调实时性、多样性和容量。边缘计算的数据处理通常更贴近数据源，如传感器产生的实时数据，这使得它在物联网、游戏加速和车联网等领域显得尤为重要。与云计算的生产者-消费者模式不同，边缘计算中用户和设备既是数据生产者也是消费者。
与云计算和雾计算对比，边缘计算更侧重于设备侧的智能，而雾计算则关注于局域网内的网络基础设施。虽然边缘计算和雾计算在某些情况下可互换，但关键区别在于数据处理的位置：边缘计算在设备附近，而雾计算在局域网内。
根据咨询公司STLPartners的研究发现，边缘计算能够在许多场景大展身手，这里选择了以下9个重要的应用场景：
1、自主汽车
卡车车队的自动组队可能是自动车辆的首批使用案例之一。在这里，一群卡车在车队中彼此紧跟着行驶，节省了燃料成本，减少了拥堵。有了边缘计算，除了前面的卡车，所有卡车都将不再需要司机，因为卡车将能够以超低延迟相互通信。
2、油气行业资产的远程监控
石油和天然气的失败可能是灾难性的。因此，他们的资产需要仔细监控。
然而，石油和天然气工厂往往位于偏远地区。边缘计算使得实时分析与处理更接近资产，这意味着更少地依赖于与集中式云的高质量连接。
3、智能电网
边缘计算将成为更广泛采用智能电网的核心技术，有助于企业更好地管理其能源消耗。
连接到工厂、工厂和办公室边缘平台的传感器和物联网设备正在被用于实时监测能源使用并分析其消耗。有了实时可见性，企业和能源公司就可以达成新的交易，例如在电力需求的非高峰时段运行大功率机械。这可以增加企业对绿色能源，如风能的消耗。
4、预测性维护
制造商希望能够在故障发生之前分析和检测生产线的变化。
边缘计算有助于使数据的处理和存储更接近设备。这使物联网传感器能够以低延迟监控机器健康状况，并实时执行分析。
5、住院病人监护
医疗保健包含几个优势机会。目前，监测设备，如血糖监测仪、健康工具和其他传感器等，要么未连接，要么需要将来自设备的大量未处理数据存储在第三方云上。这给医疗保健提供者带来了安全问题。
医院网站上的边缘可以在本地处理数据，以保护数据隐私。边缘计算还可以向从业者及时通知患者的异常趋势或行为。
6、云游戏
云游戏是一种新型的游戏，它可以将游戏的实时内容直接传输到设备上，这种游戏高度依赖于延迟。
云游戏公司正在寻找尽可能接近玩家的边缘服务器，以减少延迟，提供完全响应和沉浸式游戏体验。
7、内容交付
通过在边缘缓存内容，如音乐、视频流、网页等，可以极大地改善内容传播。延迟可以显著降低。内容提供商正在寻求更广泛的分发CDN，从而根据用户流量需求保证网络的灵活性和定制性。
8、交通管理
边缘计算可以使城市交通管理更加有效。这方面的例子包括在需求波动的情况下优化公交频率，管理额外车道的开启和关闭，以及未来管理自动驾驶汽车流量。
通过边缘计算，使处理和存储距离智能家居更近，减少了回程和往返时间，并在边缘处理敏感信息。例如，亚马逊的Alexa等语音助手设备的响应时间会快得多。
有了边缘计算，就不需要将大量的流量数据传输到集中式云，从而降低了带宽和延迟的成本。
9、智能家居
智能家庭依赖于物联网设备从房子周围收集和处理数据。通常，这些数据被发送到一个中央远程服务器，在那里进行处理和存储。然而，这种现有体系结构存在回程成本、延迟和安全性方面的问题。
通过边缘计算，使处理和存储距离智能家居更近，减少了往返时间，并在边缘处理敏感信息。
这些只是边缘计算跨多个行业支持的许多用例中的一小部分。以谐云边缘计算应用实例来说，通信领域，谐云为行业巨头某在线服务公司业务场景定制开发、打造了云边协同平台，助力其轻松应对流量洪峰；交通领域，联合上汽集团商用车技术中心打造了“基于容器的下一代车云协同架构”，是汽车行业的首款“云、边、端”一体化架构，可实现百万级车联网大规模接入；为某跨海大桥打造了一体化协同的产品，积累了丰富的“边-端”设备协议对接经验，交付了行业顶尖的“软硬一体化”的整体解决方案。
其中，某在线服务公司和上汽集团案例分别荣获《2020年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项和《2021年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项。旗下边缘计算产品通过“2021云边协同类能力评估”、“边缘一体机、可信物联网云平台（通用/安全要求）”多项能力评估，获浙江CCF2021优秀产品奖，在业内拥有极佳口碑，并获得行业权威认可。
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