1迪迪创新未来边缘雾计算知识分享迪迪创新未来目录21边缘雾计算概述2边缘雾计算在物联网的应用3边缘雾计算的大数据处理分析4边缘雾计算与区块链技术5边缘雾计算的实践应用开发3边缘雾计算概述雾计算（fog）相对于云来说，它离产生数据的地方更近，数据、数据相关的处理和应用程序都集中于网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云端。特点：极低的延时、地理分布广、高移动性、实时互动、多样软硬件支持、支持云端在线分析。比如：物联网中，家庭组网中的中央服务设备连接“多个垃圾检测传感器”协作检测垃圾的大小、位置信息等。边缘计算进一步推进了雾计算的处理理念，处理能力进一步更接近于数据源，落实在网络内的各个设备终端的处理。比如：智能吸尘器执行吸尘动作,空气净化机开始启动，京东的智能冰箱设备上报冰箱里的食材和质量信息。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源（百度百科）特点：高可靠性、高扩展性、高可用性、虚拟技术、廉价性、大规模的服务器分布式集群组网。边缘雾计算概述—互联网进化角度4互联网大数据层云计算层物联网传统互联网层移动互联网层边缘雾计算边缘雾计算边缘雾计算概述—现实场景应用角度5办公楼企业智能交通HOME小区云数据中心数据存储在“云”数据计算在“雾”垃圾检测传感器垃圾检测传感器垃圾检测传感器智能吸尘器扫描垃圾反馈位置、大小信息执行清扫反馈清扫状态物联网，万物互联5G网络雾雾雾雾雾边缘计算边缘雾计算概述—神经学的角度6云计算（神经元）5G通讯网络边缘雾计算机器深度学习长短记忆功能业务神经网络连接多种设备、传感器基本的数据处理与分析反馈大数据处理中心迪迪创新未来目录71边缘雾计算概述2边缘雾计算在物联网的应用3边缘雾计算的大数据处理分析4边缘雾计算与区块链技术5边缘雾计算的实践应用开发边缘雾计算在物联网中的应用8智能交通无人零售智慧路灯边缘雾计算在物联网中的应用9智能家居边缘雾计算在物联网中的应用10数据中心中心站应用云端雾端雾端雾端雾端5G网络监测应用监测设备边缘计算数据采集仪雾计算组网迪迪创新未来目录111边缘雾计算概述2边缘雾计算在物联网的应用3边缘雾计算的大数据处理分析4边缘雾计算与区块链技术5边缘雾计算的实践应用开发边缘雾计算大数据处理分析12举例一、交通红绿灯特点：实时性强，地理分布广，数量多，使用频率极高问题：一个城市的交通，用一个传统的交通处置系统来调度完成，出错率极高，控制延迟高，不能够智能控制，经常是按照设定无车时也需要等待。边缘雾计算：1、利用红绿灯智能控制芯片组成的系统，作为中央处理分析单元，分析处理数据。用途是：连接各类设备或相同地理位置设备连接，采集并分析视频监控数据，采用交通车流量机器深度学习模型研判车流量和行人流量,发出控制红绿灯跳变的指令。2、红绿灯设备接收跳变命令后，按规则自动执行跳变，同时反馈给中央处理分析单元跳变状态。3、如果遇到特殊或紧急情况，智能控制芯片系统中央处理分析单元可以接收云端交通总控系统发过来的高级指令，优先执行指令。4、每个交通红绿灯采用同样的方案。计算资源共享：交通红绿灯车流量数据反馈给每一个车辆控制系统，判定拥堵提前改道。边缘雾计算大数据处理分析13举例二、智慧路灯特点：实时性强，地理分布广，数量多，能耗设备。问题：一个城市的路灯有多少？怎样做到智能控制，有人灯亮，人走灯灭，怎样完成智能监测数据上报，怎样完成充电桩设备自动计时计费，无线充电，安全控制等？边缘雾计算：1、利用路灯控制芯片组成的系统，作为中央处理分析单元，分析处理数据。用途是：连接路灯设备、传感器、WIFI等设备。2、通过传感器或者wifi等技术采集路灯周围行人数据，给中央处理分析单元分析，发出指令控制路灯开关，每个路灯控制芯片系统可以互联，其他监测数据可以上报到云端环保系统，充电桩设备数据上报到第三方营运企业，路灯控制芯片系统同时也接收总控指令。3、每个路灯复制该解决方案实施。计算能力共享：每个路灯具备弱计算能力，而当每个都不需要工作时，可以将该计算能力支援...
