“数字新基建”主要围绕着ABCD四方面发展，A是人工智能、B是区块链、C是云、D是大数据，随着5G的快速推进，给ABCD插上翅膀，算力的不断下沉，将会涌现很多有趣的垂直行业应用场景，为边缘端更好实现技术赋能提供了价值。
以当前比较热门的自动驾驶来说，同样是边缘计算最重要的应用场景之一。在自动驾驶场景中，车辆需要做到比驾驶员更快的响应决策速度，也就是说最多只有零点几毫秒时间，同时还要能够自动感知到行车过程中周围车辆、行人、甚至整条路况的实时信息。如果按传统以云中心集中计算为主的决策架构，这对于要做到和人一样反应的自动驾驶来说时间太长了，所以如果没有边缘计算，如果数据的感知处理、控制的决策不能在车辆上本地进行，自动驾驶就会成为空中楼阁。
通过边缘计算的应用，以车辆本身的边缘计算，以及车路协同形式，在道路两旁会部署一些小型智能服务器，就近接收来自周围车辆的信息流，迅速作出响应和决策，同时这些小型的智能服务器也能接收来自云中心下达的控制指令，从而达到车路协同要求。未来甚至红绿灯可能会消失，因为道路知道周围车辆的速度、距离等信息，能够实时对周围车辆发出控制指令，车辆也能够根据来自道路的消息，以及车辆自身的边缘计算实时做出决策，整个过程将实现非常高效的协同。
目前许多智能化的改造，边缘计算已经能够积极的应用在许多场景之上，例如智能驾驶、智能工厂、智能电网、智能家居、智能建筑，很多都是边缘计算的场景。
再举例来说，电网有很多高压线、变电箱，人力的运维成本太大、危险系数也很高，传统的故障巡检机制网络传输带宽消耗大、故障告警处理不实时、而且电力系统数据本身关系到国计民生，数据传输过程中的安全性极其重要。
落地边缘计算之后，借助于边缘智能技术，可以在设备边缘侧几乎准实时地自动检测出问题出现的具体位置，比方说在配电房内安装边缘计算装置，布置AI模型，边缘计算装置连接配电房里面所有的电力设备，实时采集每一个设备的状态，利用高清夜视摄像头，还可以对烟雾、起火进行实时AI推理、故障告警和处理，效率能够得到极大的提升，同时由于大部分数据都在边缘侧本地处理，无需全部传输上报至云端集中处理，因而极大降低了网络传输流量、减少了数据在传输过程中的暴露面，数据安全性也自然得到了提升。边缘计算的特点包括：
1、可以提供更快的响应时间，因为数据不需要从中央位置传输到边缘；
2、可以减少存储和带宽成本，因为只需要将少量数据传送到中央位置；
3、可以改善安全性，因为数据不会通过公用网络进行传输。
4)、可以大大减少对云服务的依赖。
5)、可以在物理位置上处理和分析数据。
6)、可以带来新的应用场景如物联网、机器人、无人机、工业40和连接式自动驾驶汽车。
边缘计算是一种分布式计算框架，它使企业应用程序更接近数据源。这些数据来源包括本地边缘服务器和物联网（IoT）设备。
边缘计算的一些最大驱动因素包括，客户追求更好的性能，以及要求缩短交易时间。因此，使这些企业应用程序接近数据是有优势的，比如能够减少延迟和更快分析。
目录
1 边缘计算公司是做什么的？
2 顶级计算公司
21亚马逊云 科技
22微软Azure
23 ClearBlade
24戴尔技术
25 EdgeConneX
26章节
3 如何比较边缘计算公司
4 选择一家边缘计算公司
边缘计算公司不断地提供解决方案，来满足人们对边缘计算的需求，这些需求都是因像延迟、带宽、隐私和自主性这样的因素而触发的。在应用程序对实时数据的需求中，增强现实技术和虚拟现实技术（AR和VR）以及自动驾驶 汽车 技术，都为边缘计算提供商提供了重点研究领域。
这些公司还通过定制解决方案，提高带宽使用和可用性，提供因物联网设备普及导致的带宽使用增加的解决方案。他们还为网络中的用例创建了解决方案，在这些网络之中，即便与云端的连接断开了，传感器和制动器之间仍有望进行自主 *** 作。
除了VR和AR之外，边缘计算公司还提供诸如智能家居、云 游戏 、虚拟化无线局域网（vRAN）和5G、智能电网、预测性维护和远程监控等使用案例。
亚马逊云 科技 将数据分析、处理和存储都部署得更接近终端，使用户能够在AWS数据中心之外也能部署工具和API环境。
通过Amazon边缘服务，用户可以创建能够高性能应用程序，这些应用程序可以在接近数据生成的位置就进行处理。最终实现智能化、实时响应和极低的延迟。
· Amazon允许用户只构建一次应用程序，就将其同时部署在边缘和云端上。作为完全管理的服务，Amazon将云服务、基础设施和工具扩展到任何本地数据中心或协同定位区域，为终端用户提供了从云端到边缘的整体一致性。
· 边缘Amazon，使用户能够解锁深度和广泛的边缘使用功能。用户可以实现为特定用例去创建功能，如混合云、物联网、5G和工业机器学习。超过200个集成的设备服务为用户提供了广泛的选择，以快速部署边缘应用程序，并有效地扩展到数十亿个设备。
· Amazon基础设施可以帮助客户维护从云计算到边缘环境的高标准的安全性和法规遵从性。这使得用户能够可靠地存储和处理需要处于边缘或保留在本地部署的数据。
定价：您可以使用Amazon定价计算器生成估价或联系Amazon以获得更多定价信息。
通过Azure Stack Edge，微软提供了一种托管服务，将Azure的计算、智能和存储放到了边缘。因此，Azure Stack Edge适用于机器学习的边缘，边缘到云网络的数据传输，以及边缘和物联网解决方案。
Azure Stack Edge允许用户运行边缘来计算工作负载，并通过在人工智能（AI）和物联网工作负载的边缘环境中使用计算和硬件加速的机器学习来提供快速分析。
· Azure Stack Edge用户可以通过硬件加速的人工智能和ML来分析他们的数据，以获得快速、可执行的分析。他们可以在Azure或通过Azure认知服务中创建和训练机器学习模型，并使用NVIDIA TP4 GPU或Intel VPU在本地加速结果。用户还可以将数据子集上传到完整的数据集到云端以保留模型，从而使他们的边缘设备更加智能。
· Azure Stack Edge支持对Azure的优化数据传输，同时保持对文件的本地访问。
Azure Stack Edge价格：最低Azure Stack Edge Pro2（不包含运费）402美元，其他的Azure Stack Edge Pro，ProR，和MiniR的价格都高于Pro2。请访问Azure Stack Edge定价页面来获取自定义定价信息。
ClearBlade是一家边缘计算公司，使企业能够快速实时地设计和运行可扩展的和鲁棒的物联网应用程序。无论是在本地、云端中还是在边缘，ClearBlade都能安全平稳运行。它可以帮助企业实时、大规模地消费、分析、调整，做出数据决策。
此外，通过充分利用本地计算、人工智能和可与任何企业系统集成的单一平台的可 *** 作的可视化，用户可以最大限度地发挥他们位于边缘的数据的影响。
· ClearBlade为安全而构建，为其客户提供API访问的身份验证、授权和加密。这一点也扩展到令牌和证书。
· ClearBlade通过MQTT、套接字和REST为用户提供连接。它还充分利用了预构建模式，特别是为Zigbee（低功耗局域网协议）、BLE（低功耗蓝牙模块）和Thread等技术。
· 客户无需担心互联网连接中断的影响，因为设备会继续进行实时运行，保持100%的正常运行时间。
· 无论用户是选择为客户开发独立的边缘应用程序，还是选择在云端上进行开发然后推送到边缘，CleerBlade都能确保代码随处可用。
定价：虽然ClearBlade提供了演示，但需要联系该公司才能获取定制化价格信息。
戴尔技术充分利用一系列的计算、存储和网络功能来连接几乎任何边缘部署。
戴尔提供了戴尔边缘网关、VxRail超聚合基础设施（HCI）和由英特尔至强处理器驱动的戴尔EMC PowerEdge服务器。并且，该公司还有边缘计算管理和编制功能。
戴尔在许多行业都有边缘解决方案，其中包括制造业、数字城市、零售、医疗保健、公用事业和交通运输等行业。
· 戴尔技术公司希望通过确保边缘的 *** 作环境来为客户简化边缘。当用户进行扩展时，戴尔技术就将数据管理和 *** 作进行整合和简化，因为扩张时，需要权衡的往往是效率和简洁性。同时，戴尔还可以帮助用户控制环境延迟的限制。
· 戴尔帮助客户战略性地达成他们的边缘政策，并进行环境评估，以创建有效的计划，来产生可 *** 作的分析结果。
· 戴尔提供了简化和整合信息、 *** 作技术的解决方案，以帮助用户轻松地扩展其能力。
定价：戴尔技术公司尚未公布他们的价格体系，需联系戴尔公司获取定制化报价。
EdgeConneX是一家全球数据中心提供商，它负责创建和运营有效的、高度接近的特制化的数据中心，而这些数据中心是根据世界任何地方任何部署条件下最佳功率、大小和位置的需求来定制的。
此外，EdgeConneX在30多个市场中运营着至少40个数据中心，服务的市场范围从超本地到超大规模皆有，这些市场对公司客户来说是至关重要的。
· 提供减少延迟的解决方案，并帮助客户靠近消费者、云服务、网络、物联网设备或企业。
· 通过为每个机架提供高达30kW的高密度电源，为服务器和应用程序提供高水平的容量和效率。
· 通过EdgeOS，用户使用一个特殊的自我管理应用程序，使得所有数据中心 *** 作层面对其都具可见性。
· 优化数字内容的交付和分发，以确保有效的受众体验，从而获得更好的受众保留率和客户采用率，最终有助于将高价值的数字内容货币化。
· EdgeConneX积极参与用户合作，提供超低延迟解决方案，范围从增强现实、虚拟现实、自动驾驶 汽车 到5G和物联网。
定价：请联系EdgeConneX以获得准确的价格信息。
Secion坚持新型DevOps原则，为工程师提供灵活性和 *** 控性，在任何工作负载下、任何地点都可运行。该平台采用基于容器的方法来实现>
1、延迟问题
延迟是指处理和分析捕获数据所需的时间。连接到互联网的设备必须在100毫秒内响应，有时甚至不到10毫秒。因此，计算过程必须尽可能本地化，以抵消远距离传输数据的固有延迟。
通过物联网中的边缘计算，计算将在源头附近完成，例如传感器，如果汽车上的传感器判断出将要发生碰撞，那么系统就必须具有足够的确定性，能够在一定的时间范围内部署安全气囊，如果在长距离传输数据方面有任何滞后，那就是根本不安全的。
2、带宽问题
运行软件和生成数据的大多数物联网设备需要链接到云以存储和进一步处理该数据。因此，需要大量的功率和带宽将IoT数据传输到云。
在物联网中使用边缘计算，组织可以减少互联网带宽的使用，因为可以在源附近处理大量数据。
例如，边缘计算相机可以通过分析警察仪表板的视频源来帮助执法机构减少带宽，相机摄像头可以实时生成大量的视频和音频记录，但只有在必要时才将相关数据发送到云端。
3、带宽成本问题
物联网应用程序生成大量相对低价值的时间序列数据。这意味着带宽成本，设备获得带宽的机会成本，存储和分析成本，以及云中这些低价值时间序列数据的计算成本。
有了边缘计算，这些数据就可以被捕获，如果有必要的话，在将数据发送到云或其他上游聚合点之前进行分析和汇总，这比通过WAN链路发送未经过滤的数据要便宜得多，后者通常非常昂贵。
4、传统系统连接问题
公司经常连接到物联网的传统系统具有非IP/以太网接口。因此，他们需要来自模拟或专有系统接口的物理转换，以便能够使用和分析数据。这只能在生成数据的原始设备旁边完成。
这是物联网中的边缘计算可以提供帮助的地方。边缘可以充当新旧之间的中介，为没有现代计算能力的传统资产添加智能功能。
5、物联网安全问题
尽管云服务提供商已经为终端客户的物联网产品开发了出色的安全性，但运营技术专业人员仍然担心他们的敏感数据一旦离开企业的墙壁就不会安全。
为了解决这个问题，可以在边缘添加更多智能来保护系统，使其更强大，可以抵御黑客攻击和入侵。因此，任何中断都将仅限于边缘计算设备和这些设备上的本地应用程序。
边缘计算在物联网中应用的领域非常广泛，特别适合具有低时延、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殊业务要求的应用场景。为了打造更适合行业应用的物联网通讯终端产品，四信通信充分利用边缘计算技术，大力研发生产出了F-G200边缘计算网关，该系列产品可帮助用户快速接入高速互联网，实现安全可靠的数据传输。
不是的。边缘计算盒子又称为物联网边缘计算网关，是一种能够在设备上运行本地计算、消息通信、数据缓存等的智能网关，它能够在不需要联网的前提下，完成对设备的本地连接和数据的处理和分析。在安防领域中，通俗来说AI边缘盒子就像是一个AI图像处理服务器，对收集的视频源进行AI识别，给传统视频监控系统赋予了人工智能技术的边缘计算设备。
边缘盒子的作用：1、行为识别。边缘计算盒子支持人员入侵等周界报警，当有人做出异常动作时，基于边缘计算盒子的智能监控可以做出行为预警。
2、AI算法定制。在一些特定的高危行业领域中，每个行业需求针对性的定制AI算法进行AI识别预警，避免安全隐患发生。例如化工、加油站企业生产中的液体泄露识别、静电释放检测等算法，鲲云科技AI边缘计算盒子提供定制化算法及部署方案，满足多种场景需求。
3、适用场景丰富。边缘计算盒子适配智慧安监、智能安防、智慧交通、智能制造等多领域场景需求；工作温度支持-20℃~60℃。有机会，但是建议不要做泛和大，从垂直领域出发比较好，为啥这样说呢？原因如下。
1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台。
国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。
国外有亚马逊、IBM、SAP、
谷歌、GE、西门子、博世等。
通过以上名单可以发现，这些公司的特点。
这说明物联网是未来的发展方向，是值得花钱而且花大钱去布局的事。
2、做综合性的物联网平台，要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台，那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求，行业标准等等，不然你的用户群体就会很窄。
3、面对的竞争对手的实力都不可小觑，你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢？你想投入多少时间和精力去做平台呢？人家都可是布局好几年了，踩了很多坑积累了很多经验，且现在平台已具有一定规模，形成了一定的行业壁垒，特别是华为，据我所知，国内运营商的平台都离不开华为的支持。
物联网平台的玩家之多，让人惊叹啊，那么咱们还有没有机会呢？答案是肯定的，有！但我的建议走垂直领域。
物联网的领域很广泛，所以专业的物联网平台未来会有很多，而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后，最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢？
最基本的就是行业垂直，比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。
以上玩家也有做垂直领域的，比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等，他们专注工业领域，爱立信、诺基亚专注通信领域，而互联网巨头则是走综合性的较多，因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体，可以面对企业和开发者提供平台服务，海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。
不出意外，安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。
从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢？
物联网平台有五种类型
1网络连接，网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI，并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。
有机会的，物联网的网少不了平台，没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。
物联网平台从另一个角度来看，是数据的“聚合”平台，通过大数据分析，给决策提供状态、趋势和决策等。
随着5G时代的到来，“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。
什么是边缘计算？
首先我们介绍一下什么是边缘计算：边缘计算是分布式计算技术的一种，分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力，将引发移动端硬件和算力变革。
在这种配置中，人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器，收集和处理大量的 *** 作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料，这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。
因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储，将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。
物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋，会将当前的传统物联网完全颠覆掉。
为什么这么说呢？
传统物联网将被淘汰
伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展，各类自动化的智能设备开始进入人们视野，背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。
中心化的物联网架构存在三个问题。
一是云计算成本，例如在家庭应用场景下，两台家电相距不到一米，也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心，企业所销售的物联设备越多，其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈，利润走低，中心计算成本矛盾会越来越突出。
其次，中心化的数据收集和服务方式，无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺，难以进行有效的监管。
第三，中心化物联生态系统中，一个设备被攻陷，所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网，可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备，造成大规模网络瘫痪。
区块链技术重塑物联网
区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性，构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用，将全球闲置算力整合起来，通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供d性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台，同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。
简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合，从而构建出高数量级的“边缘算力”，并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。
边缘算力的应用场景到底有多广阔？
边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘，计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘，不仅可以缓解云带宽压力，还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。（例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行，即使是在连接不上云服务器的情况下，也能确保最佳的节能和服务状态。）
第三方数据分析机构IDC预测，在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网，除了目前大火的5G通信外，包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等，其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力，也是当前各服务商争夺的热点。
无人驾驶技术：
无人驾驶
智能穿戴设备：
智慧城市：
要回答物联网云平台是不是还有机会的问题，首先要搞清楚几方面的状况：
一是定位。从技术角度来说，你是做物联网云平台的那一层，IaaS、PaaS、SaaS，单做某层或是混合？而技术的定位取决于：（1）你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景？（2）为你的客户提供什么样的价值（3）你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推，最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位，这是你开始一切的起点。
二是资源。这个我就不多说了，包括资金、技术、人脉、产业链合作，这是你保障自己可以开始有效行动的基础。
三是团队。团队是真正去实施理想的载体，可以是几个人的创业“作坊”，也可以是有一定规模的公司，也可以是松散的联盟组织。
其实，物联网的市场何其大，需要的云服务何其多，宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做，做不做得好在于自己。至于，做不做设备终端，就看你是怎么玩了。
机会很大
物联网平台承上启下，是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。
通信技术发展促进连接数迅速猛增，物联网迎来告诉发展引爆点
连接数告诉增长是物联网行业发展基础
物联网发展路径为连接--感知--智能，目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年，全球物联网连接数将超过手机连接数。
物联网发展第一阶段：物联网连接大规模建立阶段，越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络（LPWA\GSM\3G\LTE\5G等）、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网，在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年，全球的移动连接数将达到275亿，其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。
物联网发展第二阶段：大量连接入网的设备状态被感知，产生海量数据，形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化，多样化的数据被感知和采集，汇集到云平台进行存储、分类处理和分析，此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测， 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量将是2012年的22倍，年复合增长率48%。这一阶段，云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。
物联网发展第三阶段：初始人工智能已经实现，对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元，市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值，企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现，同时运营商坐拥大量用户数据信息，通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等
物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台，物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>
TG452边缘计算网关拥有强劲的边缘计算能力，分担部署在云端的计算资源,在物联网边缘节点实现数据优化、实时响应、敏捷连接、模型分析等业务，使AI时代下的数字化物联网更进一步。
边缘计算网关功能：
1、具备超强边缘计算能力
如何让数据能够低成本且高效地传输到云或者远程终端，意义重大。
而具备了超强边缘计算能力的物联网网关，通过数据处理权限的下放，就近处理。不需要担心远程通信传输不畅通的问题，与普通物联网网关相关有着巨大的功能优势。
2、兼容多平台接入及设备主流协议
支持包括阿里云/华为云/微软/亚马逊/施耐德/西门子等平台接入;兼容多种设备主流工业实时以太网协议和工业总线协议，如Modbus tcp/rtu、profinet、 profibus-dp、opc ua等协议。
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