当使用边缘计算时，服务器可以连接10000个设备。这增加了一个数量级。边缘计算可以更好地反映复杂设备的优势，尤其是需要大量数据的工厂和现场操作，从而节省服务器空间和资源。
边缘计算提高计算灵活性和控制能力
如前所述，访问设备的服务器很难实现统一的计算和分析标准。物联网是因为所有设备收集的数据都是不同的物联网。如果使用边缘计算，则可以分别对每个设备执行适当的计算和分析。如果使用相同的设备或参数，则可以复制相同的计算标准或算法。当SAN脚本向用户开放时，用户可以自定义和添加自己的计算公式和行为。
边缘计算的模式和拓扑是什么？
例如，数据采集系统以云服务器为中心，将移动客户端、PC客户端或第三方接口连接到云服务器以接收数据，数据采集器通过数据采集�？榱拥皆品�。
数据采集�？榘�PLC、变频器、智能仪表等。收集数据，将数据上传到云服务器，执行数据分析和计算，然后在PC或移动客户端上。您可以从第三方界面获取数据分析结果。然而，在这种情况下，随着越来越多的设备被访问，云服务器的负载正在增加，并且使用了越来越多类型的PLC和控制器。原始的云服务数据计算模型很难满足日益复杂的应用。智能计算就是在这个时候产生的。
无缝引入边缘计算而不改变拓扑结构。打开数据采集�？槟┒说谋咴导扑愎δ埽迪指丛拥募扑�、策略计算规则等。通过数据采集�？榛袢〗峁缓笊洗皆品�。然后从云服务获取PC客户端、移动客户端和第三方接口。
例如，数据采集�？樾枰杉芄患觳獾缌骱偷缪沟挥惺涑龅牡缌鞅�。当然，例如，电流表只能收集很少的电。
我们该怎么办？客户需要电力。如果没有边缘计算，则必须向云服务添加特定的计算规则，以根据收集的电流和电压计算性能。如果有1000米，云服务器将计算1000米。因此，云服务器的利用率和负载将增加。
如果您有边缘计算，可以在数据收集�？橹刑砑蛹扑愎δ�。您只需要直接计算收集的电流和电压的功率，并将其上传到服务器。即使有5000米，云服务也不需要数据处理，因此没有计算压力。
