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    随之产生了多种维度多种格式的数据，网络带宽与计算吞吐量成为了云端计算的性能瓶颈；其次，传感器无处不在，实时或不定时的采集用户的体征数据、应用数据等各类隐私数据，对信息提出了更高的要求；再次，在特定应用的物联网络中设备产生的小数据，有在本地实时处理的需求，并不需要传到云端。图1的云计算结构上图是的云计算结构，由数据生产者采集（或生成）原始数据并传输到云计算中心（后简称云中心），数据消费者向云中心发送请求，身份验证后使用数据。这种结构在PC互联网、互联网时可以业务需求，但是当到了物联网感知时代，就无法需求了。当然，将计算任务放到云端运算和执行是一种有效的，因为云计算能力通常要比边缘设备的计算能力快不少，但是因为带宽却很有限，随着接入网络的传感器和终端越来越多，例如:在智能家居中，除了智能家电外，各类传感器、甚至智能家具都集成了芯片，具备了通信和计算能力，随着数据不断增多，数据传输速度成为云端计算能力的瓶颈。一辆具备自动驾驶能力的半挂车每秒产生1GB以上的数据，需要对数据进行实时处理，以对牵引车、半挂车的运行状态做出正确的判断。如果将数据全部传输到云端处理，响应时间将非常长。绍兴光纤猫回收电脑主机、笔记本回收市场价格？

    而且如果是在某区域内的车辆过多，同时进行运算，会对网络带宽和可靠性造成巨大的挑战，所以，在边缘设备上直接对业务、对数据进行分析处理就十分重要。边缘计算可以在网络边缘对应用中的各种终端产生的上行数据，以及云计算中心产生的下行数据进行计算。其实不论称为边缘计算还是框计算、临近计算等，讲的都是在数据源与云计算中心间的所有计算和网络资源。智能手表、，都是个人与云端的边缘。智能音箱、智能是智能家居与云端的边缘；智能后视镜、智能行车记录仪是车与云端的边缘。边缘计算的**就是在邻近数据源头的地方进行计算。图2边缘计算结构上图是边缘计算的结构，展示了其中的双向计算流，在边缘计算中，终端或传感器不单是数据生产者，同时也是数据的消费者。终端和传感器不仅可以向云计算中心请求内容和服务，还可以进行计算。传感器和终端具备一定的存储能力，可以对“小数据”进行缓存、存储和处理，在与网络连接时，可以将请求和云服务发送给用户。边缘计算的设计要基于应用的用户需求进行合理规划设计，既要业务需求，又要保证可靠性、性以及隐私数据的保护等。在实际应用中，边缘计算还涉及到多边的三种应用类型:1、个人边缘:以个人为**。

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