边缘计算在具有低时延、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点的应用场景，如智能交通、智慧城市和智能家居等行业或领域，存在非常突出的优势。这里以智能交通的一个点，大件的智能汽车为例，快速处理数据是一种至关重要的能力，而边缘计算是实现自动驾驶的关键。智能汽车本质上可以看作是一台车轮上的大型高功率计算机，其通过多个传感器收集数据。为了使这些车辆安全可靠地运行，这些传感器需要立即响应周围环境，处理速度的任何滞后都可能是致命的。缘计算通过非标准协议实现服务器上计算资源的整个。江西AI边缘计算
智锐通ZRT-MIN-EC05基于IntelCoffeeLake平台，支持八、九代处理器，搭载可更换MXM显卡，双通道SO-DIMMDDR4内存设计，是一款配置灵活、性能较好、双网口的边缘计算整机产品，普遍应用于智能安防、智慧零售、机器人、智慧工业、电力等领域。 产品亮点：
1、INTELCoffeeLAKE平台；
2、支持八、九代处理器；
3、搭载MXM独立显卡设计；
4、双通道SO-DIMMDDR4内存设计（较大支持32GB）；
5、INTELI211网卡；
6、静音双风扇+铜管散热器设计。深圳智锐通科技有限公司 重庆无风扇边缘计算**边缘计算中面临比较多出错的可能性，比如机器宕机，网络分区，程序崩溃等等。
云计算在提升共享资源和规模经济性方面类似于公用的电网，可以提供几乎没有限制的计算能力，并且可以按照需要提供数量巨大的存储量。另外，边缘计算正在变得普遍起来，这是一种低成本、高性能计算和通信的部署方法，导致计算和数据存储尽可能靠近产生数据的源头，这样来改善响应时间，增强数据与其生成源头的前后关系和相互关系，同时可按要求就地执行，而无需往返云端与就地。在计算机和工业自动化应用的历史上，处理计算往往都被放置在远离网络边缘的地方。直到还有许多应用还在这样做。现今的边缘设备可以是一台小的定位节点的计算机，或者是嵌入在传感器、执行器和其他设备中的SoC，具有特别高的性价比。将这些边缘设备部署在就地，使他们像移动的智能手机一样具有强大的计算能力和不高的成本。
一般而言，对实时性要求不高的、与报表有关的一段时间周期内的生产数据，往往会上传到云端进行分析；而与生产节拍密切相连、实时性要求高数据分析，往往就需要在边缘计算环节来完成。随着制造业的数字化转型不断深入，对数据在不同场景下如何进行不同的分析从而挖掘其价值也在逐渐明晰，边缘计算的重要性因而逐渐凸显。边缘计算技术横跨IT（信息技术）、OT（运行技术）和CT（通讯技术）多个领域，要落地离不开不同领域公司之间的密切合作，各取所长。过去一年里，不同相关行业的都开始推出专门针对边缘计算的产品，这一并不新鲜的概念刚刚开始进入落地阶段。边缘计算模型中的数据具有一定的可分布性，从而要求处理数据所需要的计算、存储和通信资源也具有可分布性。
边缘计算系统需要多台服务器同时工作。当服务器数量增多时，其中的一些服务器出现故障是在所难免的。我们希望这样的情况不会对整个系统造成太大的影响。在系统中的一部分节点出现故障之后，系统的整体不影响客服端的读/写请求称为可用性。边缘计算系统中的多台服务器通过网络进行连接。但是我们无法保证网络是一直通畅的，边缘式系统需要具有一定的容错性来处理网络故障带来的问题。一个令人满意的情况是，当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候，边缘计算系统仍然能够正常工作。边缘计算的设计初衷是为了让数据能够更接近数据源。湖北无风扇边缘计算园区识别
边缘计算设备也可能使零售商店受益。江西AI边缘计算
边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用中心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。根据国际电信联盟电信标准分局ITU-T的研究报告，到2020年，每个人每秒将产生1.7MB的数据，IoT可穿戴设备的出货量将达到2.37亿。IDC也发布了相关预测，到2018年，50%的物联网网络将面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2025年，这一数字将超过50%。江西AI边缘计算
