一、哪些行业使用边缘计算
1、制造业
制造业大量使用传感器和网关等物联网 (IoT) 设备，这使得边缘计算系统在该行业中盛行。制造商利用边缘计算解决方案实现自动化，现场收集数据，提高生产效率，以及在机器间快速通信。
2、自动驾驶汽车
无人驾驶汽车等自动驾驶汽车配备了多个 IoT 传感器，这些传感器每秒收集大量数据。这些传感器需要实时处理数据以实现即时响应，并且不能依赖远程服务器瞬间做出决定。
此外，如果自动驾驶汽车首先相互通信，而不是将有关天气状况、交通、事故或绕道的数据发送到远程服务器，则可以更高效地进行交互。边缘计算是确保自动驾驶汽车安全性及其能够准确判断路况的关键技术。
3、能源
能源公司使用边缘计算来收集和存储有关石油钻井平台、气田、风力涡轮机和太阳能农场的数据。钻机运营商通常部署边缘人工智能来检测危险以及优化和检查他们铺设的管道。边缘计算可帮助该行业提高运营效率，确保员工安全，以及预测何时需要执行维护工作。
4、医疗保健
边缘设备监控关键的患者身体机能，例如体温和血糖水平。借助边缘计算，医疗保健部门可在本地存储这些患者数据并改善隐私保护。医疗设施也可减少他们发送到中心位置的数据量并降低数据丢失的风险。
二、边缘计算如何工作？
边缘计算通过让计算和存储更接近数据的生产者和消费者来发挥作用。边缘部署因不同的使用案例而异，但可以分为两大类。
1、上游应用程序
上游应用程序优先从智能传感器和其他设备收集数据，然后将数据传输到数据中心执行进一步处理。收集的数据分为三大类：
- 冗余或不相关的数据，例如传感器每 5 分钟测量一次得到的室温数据
- 需要长期存储的有用数据，例如几小时内的平均温度
- 产生短期影响的有用数据，例如低于其就必须开启加热器的室温值
上游使用案例中的边缘计算侧重于区分这三种类型的数据源，然后只将关键信息传输到数据中心。 边缘策略可以包括以下示例。
本地数据中心
公司将存储、服务器和其他边缘设备放在数据源附近。例如，一家能源公司可能会在风力涡轮机中安装一些服务器机架和远程 LAN，借此收集和处理涡轮机生成的数据。
物联网 (IoT) 设备中的计算能力
公司使用具备充分计算能力的传感器，使用预先确定的筛选规则来处理数据，之后再传输数据。
区域性边缘服务器
一家公司使用云服务处理来自单个区域内多个不同传感器的数据。云提供商可以本地化云服务，以便在公司所需区域的本地边缘服务器上执行计算。
2、下游应用程序
下游应用程序优先向最终用户交付数据。示例包括媒体和娱乐环境中的直播视频流、在线游戏或虚拟现实视频源。面向下游使用案例的边缘计算专注于降低网络延迟，以便用户在活动发生时及时体验。以下是下游边缘计算的一些示例。
缓存
一家公司建立内容交付网络 (CDN)，该网络将内容缓存在地理位置更接近用户的边缘服务器上，从而更快地传输到用户的计算机。
云边缘服务
可以使用云计算服务在特定地理位置的端点和资源本地运行应用程序的延迟敏感部分。
移动边缘计算
一家公司使用移动边缘计算基础设施（例如 5G 网络和基于 5G 的移动云计算服务）来开发、部署和扩展超低延迟应用程序。
以上就是关于哪些行业使用边缘计算以及边缘计算如何工作的全部内容了，希望对你有所帮助。
