物聯(lián)網(wǎng)里面的邊緣計(jì)算：目前國(guó)內(nèi)高技術(shù)領(lǐng)域的投入主要集中在圍繞5G和AI兩大塊的落地上，而物聯(lián)網(wǎng)則是目前網(wǎng)絡(luò)技術(shù)打造的重點(diǎn)，也是各個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)效率提升、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要手段。投入這么多錢搞5G網(wǎng)絡(luò)，從產(chǎn)業(yè)的思路是希望催生新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)和商業(yè)模式。這里需要各個(gè)細(xì)分的行業(yè)，借助于自己的經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)場(chǎng)景的分類通過邊緣計(jì)算可以提升物聯(lián)網(wǎng)的智能化，找到物聯(lián)網(wǎng)在各個(gè)垂直行業(yè)落地生根的鑰匙。對(duì)于垂直行業(yè)和投入者來說，基于云的萬物互聯(lián)過于集中化和平臺(tái)化，而實(shí)施者對(duì)于掌控的需求，就需要著眼于物聯(lián)網(wǎng)中的邊緣計(jì)算的設(shè)備形態(tài)和所處的位置。邊緣節(jié)點(diǎn)可以通過分擔(dān)云計(jì)算的部分任務(wù)，增強(qiáng)數(shù)據(jù)中心的計(jì)算能力。黑龍江算力強(qiáng)大邊緣計(jì)算智慧校園
邊緣計(jì)算的中心理念是：計(jì)算應(yīng)更加靠近產(chǎn)生數(shù)據(jù)的源頭，其應(yīng)更加貼近用戶。此中的“邊緣”是與數(shù)據(jù)中心相對(duì)的。在網(wǎng)路距離上，表示距離近，即離用戶距離上更近。這是由于隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的縮小，帶寬、延遲、抖動(dòng)等不穩(wěn)定因素都將更加易于控制與改進(jìn)。在空間上，也表示距離近，這主要是指邊緣計(jì)算資源與用戶共處于同一個(gè)場(chǎng)景當(dāng)中，典型的就是位置。根據(jù)這些情景信息，可以為用戶提供更為優(yōu)良的個(gè)性化服務(wù)，典型的如基于位置信息的服務(wù)。需要說明的是，網(wǎng)絡(luò)距離和空間距離有時(shí)可能不是時(shí)刻保持關(guān)聯(lián)的，但應(yīng)用可以根據(jù)自己的需求來進(jìn)行更為合適的節(jié)點(diǎn)選擇。在網(wǎng)絡(luò)邊緣的資源是許多的，主要有用戶終端，如手機(jī)、個(gè)人電腦等等；基礎(chǔ)設(shè)施，如wifi接入點(diǎn)、蜂窩網(wǎng)絡(luò)基站、路由器等等；嵌入式設(shè)備，如攝像頭、機(jī)頂盒等等；小型計(jì)算中心，如Cloudlet等等。這些資源的數(shù)據(jù)極其龐大，又相互分開，分散于用戶周圍，而這些都可以作為邊緣節(jié)點(diǎn)。深圳AI邊緣計(jì)算無人零售邊緣計(jì)算的價(jià)值：分布式和低延遲計(jì)算。
如今，人們?cè)絹碓较矚g佩戴健身追蹤設(shè)備、血糖監(jiān)測(cè)儀、智能手表和其他監(jiān)測(cè)健康狀況的可穿戴設(shè)備。但是，要真正地從所收集的海量數(shù)據(jù)中獲益，實(shí)時(shí)分析可能是必不可少的--許多的可穿戴設(shè)備直接連接到云上，但也有其他的一些設(shè)備支持離線運(yùn)行。一些可穿戴健康監(jiān)控器可以在不連接云的情況下本地分析脈搏數(shù)據(jù)或睡眠模式。然后，醫(yī)生可以當(dāng)場(chǎng)對(duì)病人進(jìn)行評(píng)估，并就病人的健康狀況提供即時(shí)反饋。但在醫(yī)療保健領(lǐng)域，邊緣計(jì)算的潛力遠(yuǎn)不局限于可穿戴設(shè)備。不妨想想，快速的數(shù)據(jù)處理能夠給遠(yuǎn)程患者監(jiān)控、住院患者護(hù)理以及醫(yī)院和診所的醫(yī)療管理帶來多大的好處。醫(yī)生和臨床醫(yī)生將能夠?yàn)榛颊咛峁└?、更好的護(hù)理，同時(shí)患者所生成的健康數(shù)據(jù)也多了一層安全保護(hù)。醫(yī)院病床平均有20個(gè)以上的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的處理將直接發(fā)生在更靠近邊緣的地方，而不是將保密數(shù)據(jù)發(fā)送到云端，因此能夠避免數(shù)據(jù)被不當(dāng)訪問的風(fēng)險(xiǎn)。
雖然邊緣計(jì)算是一個(gè)新興的領(lǐng)域，但是它擁有一些顯而易見的優(yōu)點(diǎn)，包括:1、實(shí)時(shí)或更快速的數(shù)據(jù)處理和分析:數(shù)據(jù)處理更接近數(shù)據(jù)來源，而不是在外部數(shù)據(jù)中心或云端進(jìn)行，因此可以減少遲延時(shí)間。2、較低的成本:企業(yè)在本地設(shè)備的數(shù)據(jù)管理解決方案上的花費(fèi)比在云和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)上的花費(fèi)要少。3、網(wǎng)絡(luò)流量較少:隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的增加，數(shù)據(jù)生成繼續(xù)以創(chuàng)紀(jì)錄的速度增加。因此，網(wǎng)絡(luò)帶寬變得更加有限，讓云端不堪重負(fù)，造成更大的數(shù)據(jù)瓶頸。4、更高的應(yīng)用程序運(yùn)行效率:隨著滯后減少，應(yīng)用程序能夠以更快的速度更高效地運(yùn)行。削弱云端的角色也會(huì)降低發(fā)生單點(diǎn)故障的可能性。若想更好的在邊緣節(jié)點(diǎn)上部署應(yīng)用程序的工作負(fù)載，需要考慮的方面：連接策略。
通過在MEC云中處理大部分?jǐn)?shù)據(jù)，企業(yè)不再需要投資或維護(hù)數(shù)據(jù)中心，而且由于被攔截的機(jī)會(huì)減少，數(shù)據(jù)反而更加安全。因此，MEC較大的優(yōu)勢(shì)是延遲，或者稱之為響應(yīng)性。由于數(shù)據(jù)不必傳輸太遠(yuǎn)，因此響應(yīng)時(shí)間也就更快。毫秒比較重要我們的講話速度能有多快?一般而言，100毫秒的響應(yīng)時(shí)間都被認(rèn)為是瞬時(shí)的。但是，MEC可將基站和云之間的響應(yīng)時(shí)間縮短到10毫秒，在某些情況下，當(dāng)專屬于一個(gè)站點(diǎn)時(shí)，甚至可以縮短到1毫秒。因此，MEC為自動(dòng)駕駛汽車、智能機(jī)器人和智能制造設(shè)備等新應(yīng)用開啟了更多的可能性。另外，當(dāng)涉及到虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)時(shí)，MEC也能幫助實(shí)現(xiàn)更身臨其境和更真實(shí)的圖形體驗(yàn)。編程語言需要考慮工作流中硬件的異構(gòu)性和各種資源的計(jì)算能力。河北高性能邊緣計(jì)算智慧校園
隨著邊緣計(jì)算的興起，理解邊緣設(shè)備所涉及的另一項(xiàng)技術(shù)也比較重要，它就是霧計(jì)算。黑龍江算力強(qiáng)大邊緣計(jì)算智慧校園
邊緣計(jì)算是指：與將數(shù)據(jù)傳到遠(yuǎn)程的云端進(jìn)行處理相對(duì)，邊緣計(jì)算則是在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣提供計(jì)算和存儲(chǔ)資源。通俗的說，邊緣計(jì)算是去中心化或分布式的云計(jì)算，原始數(shù)據(jù)不傳回云端，而是在本地完成分析?？春眠吘売?jì)算的人認(rèn)為計(jì)算能力正在從云端向邊緣移動(dòng)，因此邊緣計(jì)算會(huì)成為下一個(gè)像云計(jì)算這樣成功的技術(shù)爆發(fā)點(diǎn)。另一方面，邊緣計(jì)算是驅(qū)動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)，因此邊緣計(jì)算的推動(dòng)者往往是從事物聯(lián)網(wǎng)的人。有了定義還不足以理解邊緣計(jì)算，你可能會(huì)問到底什么是邊緣呢？邊緣是一個(gè)比較籠統(tǒng)的概念，它是指接近數(shù)據(jù)源的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，不同的邊緣計(jì)算提供商往往有不同的邊緣。黑龍江算力強(qiáng)大邊緣計(jì)算智慧校園