哪些應用場景需要使用邊緣網關計算技術

以下應用場景需要使用邊緣網關計算技術：

• 工業應用數據的視化場景：在數據可視化時，在沒有邊緣網關平臺的時候，云平臺只能采集原始數據，數據分析人員將需要優化業務流程從而進一步處理數據庫中的原始數據；而通過邊緣流式計算可以很好的解決上述問題，邊緣網關在邊緣側通過流式計算得到一些處理過的數據，然后上報至云平臺，從而可以大大降低數據分析的工作量，提高數據的可視化能力。

• 面向機器的自我診斷能力提升：工控設備測量數據常常由于各種因素（網絡因素、設備自身精度因素）經常會出現抖動情況，如果對設備的實時采集值配置閾值告警，經常會出現誤告警，導致用戶需要處理大量無用告警，逐漸用戶對告警的準確性失去信心，閾值告警形同虛設。而通過使用邊緣網關內的邊緣計算網關平臺，在邊緣側進行自診斷以及自維護，并將診斷后的結果再上報云端，可以大大提升機器的故障診斷與維護能力。

• 工業設備的預測性維護：在工控設備維護場景中，設備的不及時維護以及設備問題的定位往往會給生產帶來極大的不方便以及難以估量的損失。因此，將邊緣計算應用于工業設備的預測維護場景中，邊緣計算不僅可以在短時間預知工業設備的損壞情況，迅速處理出現的情況，及時維護設備；另一方面，方便維修人員定位設備問題并檢修。這樣可以節省設備損耗，提高工業競爭力。

• 安平監控場景：通過在邊緣的視頻預分析，實現園區、住宅、商超等視頻監控場景實時感知異常事件，實現事前布防、預判，事中現場可視、集中指揮調度，事后可回溯、取證等業務優勢。

• 工業視覺場景：傳統的工業制造主要采用人工肉眼檢測產品的缺陷，不僅使得檢測產品速度慢、效率低下，而且在檢測過程中容易出錯，導致誤檢、漏檢等問題，基于機器視覺的質檢方案，通過云端建模分析與邊緣實時決策的結合，實現自動視覺檢測，提升產品質量。

• 文字識別場景：在邊緣完成數據脫敏，對完整圖片進行切片，實現本地化處理和存儲關鍵數據和隱私數據，云端進行文字識別，提供靈活、可擴展、高可用的端到端解決方案。

• 油氣行業資產的遠程監控：石油和天然氣的失敗可能是災難性的。因此，他們的資產需要仔細監控。然而，石油和天然氣工廠往往位于偏遠地區。邊緣計算使得實時分析與處理更接近資產，這意味著更少地依賴于與集中式云的高質量連接。

• 智能電網：邊緣計算將成為更廣泛采用智能電網的核心技術，有助于企業更好地管理其能源消耗。連接到工廠、工廠和辦公室邊緣平臺的傳感器和物聯網設備正在被用于實時監測能源使用并分析其消耗。有了實時可見性，企業和能源公司就可以達成新的交易，例如在電力需求的非高峰時段運行大功率機械。這可以增加企業對綠色能源，如風能的消耗。

• 預測性維護：制造商希望能夠在故障發生之前分析和檢測生產線的變化。邊緣計算有助于使數據的處理和存儲更接近設備。這使物聯網傳感器能夠以低延遲監控機器健康狀況，并實時執行分析。

• 住院病人監護：醫療保健包含幾個優勢機會。目前，監測設備，如血糖監測儀、健康工具和其他傳感器等，要么未連接，要么需要將來自設備的大量未處理數據存儲在第三方云上。這給醫療保健提供者帶來了安全問題。醫院網站上的邊緣可以在本地處理數據，以保護數據隱私。邊緣計算還可以向從業者及時通知患者的異常趨勢或行為。

• 云游戲：云游戲是一種新型的游戲，它可以將游戲的實時內容直接傳輸到設備上，這種游戲高度依賴于延遲。云游戲公司正在尋找盡可能接近玩家的邊緣服務器，以減少延遲，提供完全響應和沉浸式游戲體驗。

• 內容交付：通過在邊緣緩存內容，如音樂、視頻流、網頁等，可以極大地改善內容傳播。延遲可以顯著降低。內容提供商正在尋求更廣泛的分發CDN，從而根據用戶流量需求保證網絡的靈活性和定制性。

• 交通管理：邊緣計算可以使城市交通管理更加有效。這方面的例子包括在需求波動的情況下優化公交頻率，管理額外車道的開啟和關閉，以及未來管理自動駕駛汽車流量。通過邊緣計算，使處理和存儲距離智能家居更近，減少了回程和往返時間，并在邊緣處理敏感信息。例如，亞馬遜的Alexa等語音助手設備的響應時間會快得多。有了邊緣計算，就不需要將大量的流量數據傳輸到集中式云，從而降低了帶寬和延遲的成本。

回答所涉及的環境：聯想天逸510S、Windows 10。