哪些场景会使用到边缘计算网关

以下场景会使用到边缘计算网关：

• 工业应用数据的视化场景：在数据可视化时，在没有边缘网关平台的时候，云平台只能采集原始数据，数据分析人员将需要优化业务流程从而进一步处理数据库中的原始数据；而通过边缘流式计算可以很好的解决上述问题，边缘网关在边缘侧通过流式计算得到一些处理过的数据，然后上报至云平台，从而可以大大降低数据分析的工作量，提高数据的可视化能力。

• 面向机器的自我诊断能力提升：工控设备测量数据常常由于各种因素（网络因素、设备自身精度因素）经常会出现抖动情况，如果对设备的实时采集值配置阈值告警，经常会出现误告警，导致用户需要处理大量无用告警，逐渐用户对告警的准确性失去信心，阈值告警形同虚设。而通过使用边缘网关内的边缘计算网关平台，在边缘侧进行自诊断以及自维护，并将诊断后的结果再上报云端，可以大大提升机器的故障诊断与维护能力。

• 工业设备的预测性维护：在工控设备维护场景中，设备的不及时维护以及设备问题的定位往往会给生产带来极大的不方便以及难以估量的损失。因此，将边缘计算应用于工业设备的预测维护场景中，边缘计算不仅可以在短时间预知工业设备的损坏情况，迅速处理出现的情况，及时维护设备；另一方面，方便维修人员定位设备问题并检修。这样可以节省设备损耗，提高工业竞争力。

• 安平监控场景：通过在边缘的视频预分析，实现园区、住宅、商超等视频监控场景实时感知异常事件，实现事前布防、预判，事中现场可视、集中指挥调度，事后可回溯、取证等业务优势。

• 工业视觉场景：传统的工业制造主要采用人工肉眼检测产品的缺陷，不仅使得检测产品速度慢、效率低下，而且在检测过程中容易出错，导致误检、漏检等问题，基于机器视觉的质检方案，通过云端建模分析与边缘实时决策的结合，实现自动视觉检测，提升产品质量。

• 文字识别场景：在边缘完成数据脱敏，对完整图片进行切片，实现本地化处理和存储关键数据和隐私数据，云端进行文字识别，提供灵活、可扩展、高可用的端到端解决方案。