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随着万物联网的趋势不断加深,智能手机、智能眼镜等端设备的数量不断增加,使数据的增长速度远---过了网络带宽的增速;同时,增强现实、无人驾驶等众多新应用的出现对---提出了更高的要求。边缘计算将网络边缘上的计算、网络与存储资源组成统一的平台为用户提供服务,使数据在附近就能得到及时有效的处理。这种模式不同于云计算要将所有数据传输到数据中心,绕过了网络带宽与---的瓶颈,引起了广泛的关注。
自动化事实上是一个以“控制”为。控制是基于“信号”的,而“计算”则是基于数据进行的,更多意义是指“策略”、“规划”,因此,它更多---于在“调度、优化、路径”。就像对的高铁进行调度的系统一样,每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整,它是基于时间和节点的运筹与规划问题。边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。简单地说,传统自动控制基于信号的控制,而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。值得注意的是,边缘计算、雾计算虽然说的是低延长,但是其50ms、100ms这种周期对于---机床、机器人、高速图文印刷系统的100μs这样的“控制任务”而言,新基建边缘计算,仍然是非常大的---的,边缘计算所谓的“实时”,从自动化行业的视角来看——很不幸,依然被归在“非实时”的应用里的。
优势一:安全性更高
边缘计算中的数据仅在源数据设备和边缘设备之间交换,新基建边缘计算卡,不再全部上传至云计算平台,防范了数据泄露的风险。
优势二:低时延
据运营商估算,若业务经由部署在接入点的 mec 完成处理和转发,则时延有望控制在 1ms 之内;若业务在接入网的中心处理网元上完成处理和转发,则时延约在 2~5ms 之间;即使是经过边缘数据中心内的 mec 处理,新基建边缘计算产品,时延也能控制在 10ms 之内,对于时延要求高的场景,如自动驾驶,边缘计算更靠近数据源,可快速处理数据、实时做出判断,充分保障乘客安全。
优势三:减少带宽成本
边缘计算支持数据本地处理,大流量业务本地卸载可以减轻回传压力,有效降低成本。譬如,一些连接的传感器例如相机或在引擎中工作的聚合传感器会产生大量数据,在这些情况下,新基建边缘计算设备,将所有这些信息发送到云计算中心将花费很长时间和过高的成本,如若采用边缘计算处理,将减少大量带宽成本。
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