理解 “边缘计算“
边缘计算（Edge Computing）是一种将数据处理和计算能力靠近数据源的新型计算模式，在工业物联网（IIoT）等众多领域有着至关重要的作用，以下为你详细介绍：
定义
边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
与云计算的对比
- 云计算：传统的云计算模式就像一个集中式的“大脑”，所有的数据都要传输到远程的数据中心进行处理和分析。这种模式虽然具有强大的计算和存储能力，但数据传输的距离远，容易导致延迟，并且对网络带宽的要求较高。例如，一个工厂的生产设备产生的数据需要先传输到千里之外的云端服务器进行处理，再返回处理结果，这中间的传输过程会花费较多时间。
- 边缘计算：边缘计算则是将计算和数据存储靠近数据源，也就是在设备或数据源附近进行处理。它可以看作是分布在各个地方的“小脑袋”，能够在本地快速处理数据，减少对云端的依赖和数据传输延迟。仍以工厂为例，在生产设备旁边部署边缘计算设备，设备产生的数据可以立即在本地进行处理和分析，实时做出决策。
在工业物联网（IIoT）中的作用
- 实时决策：在工业生产环境中，很多场景需要实时响应和决策。例如，在自动化生产线上，传感器会实时采集设备的运行状态、温度、压力等数据。通过边缘计算，这些数据可以在本地立即进行分析处理，如果发现设备运行异常，能够马上发出警报或采取相应的调整措施，无需等待数据传输到云端再返回处理结果，大大提高了生产效率和安全性。
- 减轻网络压力：工业物联网中会有大量的设备产生海量的数据，如果这些数据都全部传输到云端，会对网络带宽造成巨大的压力。边缘计算可以在本地对数据进行初步的筛选和处理，只将有价值的数据传输到云端，从而减少了网络传输的数据量，降低了网络成本和拥堵风险。
- 数据安全与隐私保护：工业生产中的数据往往涉及到企业的核心机密和商业隐私。边缘计算将数据处理和存储在本地，减少了数据在网络传输过程中被泄露的风险，增强了数据的安全性和隐私保护。例如，一些涉及军工生产的工业物联网场景，对数据的保密性要求极高，边缘计算可以更好地满足这一需求。