边缘计算和物联网有望重组网络

缘计算可快速处理原始传感器数据，而无需将数据传输到主机应用程序。通过在边缘设备附近或边缘设备内处理原始数据，可以减少传输延迟和带宽成本。

其中一个很好的示例是可编程逻辑控制器，它会收集和处理本地生成的数据，然后通过网络连接将摘要数据上传到综合监控应用程序，以执行其他数据处理和归档。

边缘计算可提高上游数据传输的效率，并提供对物联网边缘设备的实时控制。在边缘计算中，处理能力安装在边缘设备内部或附近。

而雾计算提供了另一种选择，它将计算和存储功能放在边缘设备附近，而不是在边缘设备内。它提供了本地设备到设备通信，提供更好的控制系统弹性，并将摘要数据发送到基于云的应用程序。

5G边缘计算组合为新的和改进的应用(包括IoT部署)带来机会，这主要得益于该标准的带宽延迟和实时控制功能。

5G的1毫秒延迟性(而4G的延迟为10毫秒)可支持实时应用程序–这些应用程序无法忍受4G的延迟性。常见的示例是自动驾驶汽车，其中汽车通过5G相互通信，共享传感器数据和驾驶意图，从而使每辆汽车都能就其预期路径做出明智的决策。

雾计算与5G的低延迟相结合，可支持实时应用程序，这是高延迟基于云的应用程序无法提供的支持。通过分布式架构—其中雾计算基础架构安装在IoT设备附近，还可以提高应用程序的弹性。

通过使用正确的架构，基于边缘和雾计算的应用程序仍可以在本地级别继续运行，即使与云的网络连接失败。

安全用例支持5G边缘计算

另外，通过使用专有5G网络切片，边缘计算安全可得到增强，因为5G网络切片受防火墙保护，构建在网络功能虚拟化基础架构上。同时，容器化将使定制软件更容易部署到边缘或雾计算系统。大型固态存储系统将能够存储大量数据。这种网

（编辑：唐山站长网）

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