使用边缘计算的优势在哪里呢：可以使得设备的支持数量提升几个数量级。比如一个服务器有10000点血。而接入一个设备，就要消耗1点血，如果再对这个设备进行数据分析，需要消耗9点血。也就是接入并计算一个设备就需要10点血。那么这个服务器较多只能接入1000个设备就挂了。如果服务器只负责接入设备，不进行计算和分析，那么接入一个设备，消耗1点血，由设备自己进行数据计算和分析，再输出结果。这时候服务器就可以接入10000个设备了。没有使用边缘计算，服务器可以接1000个设备。如果使用了边缘计算，服务器可以接10000个设备。提升了一个数量级。而对于一些复杂的设备，特别是一些工厂，现场作业等需要数据量多的，如果使用了边缘计算来给服务器节省空间和资源，这个优势更能体现出来了。与大型服务器不同，由于硬件限制，边缘节点不支持大型软件。云南高性能边缘计算智能安防
在我们比较关心的汽车领域，边缘计算主要有几个落脚点，自动驾驶、智能座舱两大块，在比较难的领域，目前自动驾驶系统芯片选择上与深度学习的技术路线有比较大的重叠，深度学习算法复杂性比较高，需要有相应的嵌入式计算平台进行匹配，在应用过程中硬件技术路线主要有GPU、SoC、FPGA、ASIC等，这里分化比较厉害，有许多不同的方向。国外比较典型的公司是英特尔以133.8亿欧元收购的Mobileye，国内典型的则是地平线，这家公司的前景相对要更明朗一些，比如其在高级别自动驾驶上与奥迪的合作，在辅助驾驶上与首汽约车的合作，看起来颇有紧追Mobileye，后发先至的味道。总的来说，边缘计算具有低时延、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，在许多场景下特别是智能交通（车载领域）存在非常突出的优势。江西算力强大边缘计算主机当设备用于边缘计算节点时，设备的原有的功能不能被损害。
边缘计算客户端将写请求发送给主副本，主副本将写请求复制到其他备副本，常见的做法是同步操作日志（CommitLog）。主副本优先考虑将操作日志同步到备副本，备副本回放操作日志，完成后通知主副本。接着，主副本修改本机，等到所有的操作都完成后再通知客户端写成功。
复制协议要求主备同步成功才可以返回客户端写成功，这种协议称为强同步协议。大量PC机通过网络互联，对外作为一个整体提供计算服务。边缘计算系统可以通过增加PC机的方式，使系统整体性能表现为线性增长。
业务流程优化、运维自动化与业务创新驱动业务走向智能，边缘智能，能够带来明显的效率提升与成本优势。事实上，对于从事工业自动化工作的人而言，边缘计算并不陌生。比如，在目前普遍采用的基于PLC、DCS、工控机和工业网络的控制系统中，位于底层、嵌于设备中的计算资源，或多或少都是边缘计算的资源。目前规模以上冶金企业，其信息化已经做得颇具成效，但缺少的恰恰是末端智能。冶金方面的数据经常会出现完整性和一致性的问题，俗称“脏”数据。解决不好这方面的问题，会给能源管理和智能管理环节造成比较大的困扰。边缘计算在其中发挥着重要作用，成为工业物联网技术的有效补充。边缘计算处理的数据是（小数据），从数据计算、存储上都具有成本优势。
边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。据估计，到2020年，每人每天平均将产生1.5GB的数据量。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，云计算可能无法完全处理这些数据--尤其是在某些需要非常快速地处理数据的使用场景当中。边缘计算是云计算以外的另一种可选解决方案，未来它的应用范围比较有可能将远不止是无人驾驶汽车。包括亚马逊、微软和谷歌在内的一些科技巨头都在探索“边缘计算”技术，这可能会引发下一场大规模的计算竞赛。虽然亚马逊云服务AmazonWebServices(AWS)在公共云领域仍然占据主导地位，但谁将成为这个新兴的边缘计算领域的领导仍有待观察。编程语言需要考虑工作流中硬件的异构性和各种资源的计算能力。云南边缘计算无人机
随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也比较重要，它就是雾计算。云南高性能边缘计算智能安防
边缘计算加持，无人驾驶已在路上近年来，无人驾驶汽车成为了行业焦点，也有诸多IT厂商开始布局汽车及配件领域，足见其热度之高。不过当前无人驾驶载人车辆依然处于试验阶段，需要几年的时间来不断成熟。从硬件芯片、计算力到软件算法、法律法规等都需要进一步完善，才能让无人驾驶真正地大规模应用。在当前阶段，车载计算主要有两个方向。是园区载货，例如无人车送饭、送货，目前已经有越来越多的公司实现规模应用了。第二个方向是载人的无人驾驶，未来势必成为重要趋势，这方面浪潮也会做一些技术的储备。云南高性能边缘计算智能安防
