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哪些场景需要用到边缘计算？
边缘计算的前身是内容分发网络（CDN），它通过数据分布式缓存满足了用户快速访问的需求，让我们能流畅地在线追剧、玩游戏。但随着信息技术从消费侧向生产侧延伸，以及人工智能等新技术的兴起，云端仅仅实现数据存储与快速访问已无法满足需求，新的应用场景中要求云端同时具备强大功能和超低时延，其中典型就是自动驾驶和智慧工厂。
以自动驾驶为例，它对云端响应时延提出了近乎苛刻的要求。自动驾驶的制动等反应时间关系到交通安全，而它主要由云端系统响应时延决定，但其中涉及运算和通信多个环节。如果要做到100km制动距离不超过30cm，那么系统整体响应时延不能超过10毫秒，而且越低越好。因此，重要的移动通信技术标准化组织3GPP就定义了若干个1毫秒到几个毫秒的低时延场景，主要就集中在自动驾驶上。在这种需要“超低时延+智能计算”的场合，就必须用到边缘计算了。
再来看智慧工厂，由于制造业的智能化，一方面需要实时数据采集并立即处理意外情况，移动边缘计算设备，毫秒级延迟都可能导致无法挽回的事故，这在设备保护、性能监控、品质管控中尤为重要。另一方面由于生产复杂度与精细度越来越高，移动边缘计算平台，生产过程会产生海量实时数据，但其中只有部分是关键数据，需要存储到云端进行挖掘和分析（例如为供应链优化提供依据），所以需要对采集数据进行过滤，以缓解云端和网络压力。这时候，就需要边缘计算来帮忙了。
MEC基本架构可以划分以下几层
基础设施层，包括各种类型的服务器，如以计算能力为主的计算型服务器、存储为主的存储型服务器以及硬件加速卡之类，满足AI推理、图形图像渲染、网络高速转发等需求。虚拟化层，为上层各种能力服务以及APP应用提供虚拟化平台资源及管理，包括虚机和容器两种类型，满足不同应用共享统一的基础设施。网络及业务能力层，网络能力包括本地分流，还有NAT、虚拟防火墙VFW、DNS、业务负载均衡LB等组网基本服务能力，同时还提供无线网络信息服务RNIS、带宽管理、业务路由规则、无线室内定位等服务。这些服务通过网络能力开放框架，以API接口方式来提供服务。边缘服务能力层采用微服务化框架设计，随着后续业务需求的变化，可以引入新的能力，移动边缘计算卡，如AI能力、大数据能力等来丰富完善MEC的能力层。MEC管理层，提供MEC服务门户、业务编排管理、业务策略管理、FCAPS管理、生命周期管理和虚拟资源管理等。应用层，如视频监控、AR/VR视频、园区等各种第三方应用APP
边缘计算的应用
目前边缘计算应用非常广泛，特别适合具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、异构汇聚和本地安全隐私保护等特殊业务要求的应用场景。
智慧城市
智慧城市是利用***的信息技术，实现城市智慧式的管理和运行。2016 年阿里云提出了“城市大脑”的概念，实质是利用城市的数据资源来更好地管理城市。然而，智慧城市的建设所依赖的数据具有来源多样化和异构性的特点，同时涉及城市居民隐私和安全的问题，因此应用边缘计算模型，将数据在网络边缘处理是一个很好的解决方案。
智能制造
智能制造是边缘计算在物联网中非常典型的应用领域，借助于边缘计算将促进 IT 和 OT 系统的深度融合。工业机器人是实现智能制造的基础，近几年工业机器人在中国市场呈现蓬勃发展的趋势。据统计，2016 年中国市场工业机器人消费总量达 87000 台，接近世界销量的近三分之一，是世界上很大的工业机器人市场。工业机器人的应用领域主要集中在汽车制造、3C 行业、物流、金属加工、塑料和化工等行业，通过机器人完成搬运和上下料、装配和拆卸、焊接等工作环境恶劣、自动化/执行精度和安全程度要求非常高的工作场景。工业机器人需要具备应对复杂的现场环境并结合当前工作流程进行综合分析和判断的能力，以及与其他机器人协作完成复杂工作任务的能力。
智能家居
在当前的智能家居中，智能家电设备基本上都是由智能单品构成的，江苏移动边缘计算，比如密码锁、智能照明、智能空调、安防监控、智能卫浴、室内环境监控、家庭影院多媒体系统等，这些智能家电设备需要依赖于云平台才能实现手机端在外网的远程控制。这种基于云平台的智能家居在网络出现故障时将无法进行控制，特别是多个智能单品联动的场景将无法对多个设备进行协调。
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