云计算与边缘计算在物流领域的协同应用.pptx

该【云计算与边缘计算在物流领域的协同应用 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【16】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【云计算与边缘计算在物流领域的协同应用 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,大幅降低数据传输延迟,实现实时数据处理和快速决策。,边缘计算可以实时处理车辆传感器数据、货运跟踪信息和其他运营数据,帮助决策者快速做出响应,优化配送路线、调整库存水平,并提高供应链弹性。,仓库管理系统集成边缘计算后,可以实时分析库存数据,自动调整补货策略,减少缺货率和过剩库存,优化仓库运营。,可以处理和分析大量物流数据,为边缘计算提供支持。,生成预测模型,辅助决策者进行长期规划和预测分析。,物流企业可以将历史配送数据上传到云平台,利用机器学****算法分析配送效率、成本优化和客户满意度,制定更有效的配送策略。,实现应用的弹性、可扩展性和可维护性。,实现应用的自动化部署、管理和监控。,实现应用间安全通信、服务发现和流量管理。,作为云端和边缘设备之间的桥梁。、过滤和转发,减少云端的计算和传输负担。:边缘计算设备实时收集来自传感器、条形码扫描仪和射频识别(RFID)标签的数据,并将其传输到云端平台进行集中处理和分析。通过消除云端和设备之间的延迟,物流企业可以获取更及时、准确的运营数据。:边缘设备进行初步的数据预处理和过滤,包括数据的清理、转换和过滤,减少传输到云端的冗余和不必要的数据,优化网络带宽利用率并降低云端计算成本。:边缘计算平台可以执行简单的分析任务和决策制定,例如异常检测、阈值判断和趋势预测,从而实现近乎实时的响应。这可以优化物流操作,例如调整配送路线、预测需求并触发自动化流程。:云平台提供大规模、可靠的数据存储,而边缘设备提供本地数据缓存和处理。这种分布式存储模型确保了数据的可用性和快速访问,同时减少了云端存储成本和网络延迟。:云边协同使数据处理任务根据计算复杂性和延迟要求进行分配。轻量级分析和事件处理在边缘执行,而复杂的数据建模、机器学****和预测分析则在云端进行。:云端和边缘设备都采用严格的数据访问控制措施,包括身份验证、授权和数据加密,以保护敏感的物流数据免受未经授权的访问和数据泄露。:-云计算提供海量计算、存储和网络资源,边缘计算可在边缘设备处理即时数据。-协同应用可根据需求将任务分配至最合适的平台,减少闲置资源。:-边缘计算实现数据本地化和快速响应,能及时处理物流数据。-云计算提供强大的数据分析和决策支持能力,帮助物流企业更有效地优化运营。:-边缘计算支持低时延和高带宽通信,实现自动驾驶和导航。-降低物流管理人员的工作量,提高运输效率和安全性。:-边缘计算设备安装在物流车辆上,可实时采集和处理包裹位置等数据。-便于物流企业和客户实时了解包裹状态,减少货物损失和纠纷。