摘要：监控系统中边缘计算与云存储的结合主要体现在以下几个方面： 1. 数据处理与存储的分布： 边缘计算负责实时监控和处理数据，利用边缘设备的计算能力对数据进行初步处理、筛选和清洗，提高...
监控系统中边缘计算与云存储的结合主要体现在以下几个方面：
1. 数据处理与存储的分布：
边缘计算负责实时监控和处理数据，利用边缘设备的计算能力对数据进行初步处理、筛选和清洗，提高数据质量。
边缘设备将处理后的关键数据或有价值的数据上报到云存储进行深入分析和长期存储。
2. 优势互补与协同工作：
边缘计算具有低延迟、高可靠性和高私密性等优势，适用于实时监控和处理，能够快速响应数据变化。
云存储则提供大规模的存储空间，具有高可靠性和可扩展性，能够满足不同规模、不同需求的数据存储需求。
两者结合，边缘计算可以减轻云端的负载，降低数据传输延迟，而云存储则提供了数据长期保存和深入分析的能力。
3. 应用场景与实例：
在安防监控领域，智能摄像头或网络视频录像机（NVR）可以直接保存数据并进行即时处理，不需要将所有数据传输至中心机房再处理，这就是边缘存储的一个应用实例。
在自动驾驶领域，车辆传感器和摄像头采集的数据可以在车载单元或路侧单元中进行预处理，再将处理后的少量数据传输给后台服务中心或云，以减少数据传输量和提高处理效率。
4. 技术发展与未来趋势：
随着芯片技术的发展和去中心化存储技术的进步，边缘设备的运算能力和处理速度得到大幅度提升，使得在边缘端进行数据处理变得更加可行和高效。
未来，随着5G技术的广泛部署和IoT设备的增多，边缘计算预计将与云存储形成一种更加动态、自适应的结合模式，共同构建下一代计算生态系统。
监控系统中边缘计算与云存储的结合实现了数据处理和存储的分布，充分发挥了两者的优势互补，为监控系统的高效、智能运行提供了有力支持。
