边缘计算与联邦学习：机器学习的新方向 1. 引言 随着人工智能和机器学习的快速发展，数据的获取和处理逐渐成为一个核心问题。...为了解决这些问题，边缘计算和联邦学习逐渐被提出并应用于机器学习场景中。这篇博客将深入讨论边缘计算和联邦学习的基本原理、应用场景以及如何结合二者来实现更加智能和安全的数据处理。 2....边缘计算概述 边缘计算是一种通过在靠近数据源的位置执行计算任务的技术，从而减少数据传输延迟，降低网络带宽需求。...边缘计算与联邦学习的结合 边缘计算与联邦学习的结合可以解决许多传统集中式学习中存在的问题。在这种架构中，联邦学习可以利用边缘设备来进行本地化训练，而边缘计算可以为联邦学习提供更高效的数据处理能力。...量化、剪枝等模型优化技术可以在保证模型性能的前提下减少计算和存储需求，适应边缘设备的能力。 8. 结论 边缘计算和联邦学习为机器学习提供了一种新的范式，使得数据处理更加高效、安全。
边缘计算这个词近日来逐渐出现在人们的视线里，原因是什么？如何看待边缘计算？下面将根据边缘计算的兴起、边缘计算的定义与内涵、计算模型等几个系列为大家讲述。...近十多年来，中心化的云计算模型一直被认为是标准的IT交付方式，通过数据中心集中提供丰富的计算和存储资源。...一种全新的思路就是，希望能够通过网络，在海量的网络边缘设备实现云计算的功能。这种新兴的技术被称为“边缘计算”。...2016年11月30日，边缘计算产业联盟（ECC，Edge Computing Consortium）在北京成立。...该软件允许在Amazon Web Services中开发的机器学习算法直接在相机上执行。而不是等待设备捕获图像或视频，将该视频发送到云，等待响应，然后将响应返回到设备，智能模型直接在设备上执行。
除了云计算之外，边缘计算这个词，现在也越来越多地出现在我们身边。 那么，究竟什么是边缘计算呢？ 边缘计算，是一种分散式运算的架构。...边缘计算涵盖非常广泛的技术，包括点对点、网格计算、雾计算、区块链和内容传输网络（CDN），边缘计算在移动领域深受欢迎，现在几乎遍及各行各业。...边缘计算和云计算的关系 在很多情况下，边缘计算和云计算是共生关系。 随着物联网、虚拟现实、增强现实等技术的发展与应用，未来将会出现数据大爆炸的状况。...搭配了分布式的边缘计算之后，通过智能路由等设备和技术，在不同设备之间传输数据可以有效减少网络流量，降低数据中心的负荷。 边缘计算发展简史 边缘计算的起源可以追溯到上个世纪90年代。...边缘计算的未来 边缘计算将会如何发展呢？ 随着越来越多的终端用户通过边缘计算来提高性能、功能，我们将会看到边缘计算的爆炸式增长。 边缘计算可加速数据流生成，包括毫无延迟的实时数据处理。
目前，市场上存在的边缘计算相关概念包括雾计算、边缘计算、多接入边缘计算/移动边缘计算、移动云计算等概念。这是边缘计算的第三篇，主要讲的内容是边缘计算的解决方案。...EdgeX Foundry平台 EdgeX Foundry是由Linux基金会发起的vendor中立的开源项目，为物联网边缘计算构建了一个通用的开放框架。...同时，CORD 4.1还将发布重点转移到了边缘数据中心领域，致力于成为部署边缘云和边缘计算新服务的最佳开源平台。...Openstack 目前来看，OpenStack作为边缘计算云端平台特别具有吸引力，或者说在发展日渐面临一些困难的时候，边缘计算的浪潮，让OpenStack犹如又获得了一股新的推动力。...目前，OpenStack已经是分布式程度最高的基础设施软件，在全球数千个数据中心运行，并且许多电信和零售行业的用户都在努力通过OpenStack推进边缘计算用例。
目前，市场上存在的边缘计算相关概念包括雾计算、边缘计算、多接入边缘计算/移动边缘计算、移动云计算等概念。...边缘计算 Akamai和IBM最早于2002年5月提出了边缘计算解决方案，虽说仅仅是为了使Web应用程序能够在网络边缘执行，但实际上与现在物联网和云计算领域的边缘计算也是一脉相承的。...而边缘计算产业联盟(Edge Computing Consortium，简称ECC)，对边缘计算的定义如下:边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，...综上所述，无论是边缘计算、雾计算、多接入边缘计算、移动边缘计算，还是，其核心都是通过云端和物联网设备之间的各种现有或新增设备，将计算、网络、存储等能力向网络边缘侧扩展，充分利用整个路径上各种设备的处理能力...因此，雾计算、多接入边缘计算、移动边缘计算、移动云计算等概念最终将走向融合，可以统称为边缘计算。 ?
import numpy as np#导入NumPy工具包，主要用于数组相关操作 #定义一维数组卷积计算函数 def MyConvolve(input,kernel): #对h[n]进行180...(kernel))]) len_input=len(input)#x[n]的长度 len_kernel=len(kernel)#h[n]的长度 #对输入数组进行零填充来解决卷积计算过程中的边缘对齐...定义一个数组保存卷积结果，数组长度为：x[n]的长度+h[n]的长度-1 con_array=np.array(range(len_input+len_kernel-1))#对x[n]与h[n]进行卷积计算...11, 13] Convolution Kernel: [8, 6, 4, 2] Convolution: [ 8 30 62 100 140 180 220 140 74 26] 算法：边缘卷积计算是在输入信号...x[n]的前后部分添加一些采样点并将这些采样点的值皆设为0再进行卷积计算。
机器学习技术不依赖于训练大数据集的大型模型，与其相反，可以直接由汽车的计算机自行进行处理，这实质上是边缘计算。 今年早些时候，汽车边缘计算联盟（AECC） 宣布将启动以联网汽车解决方案为重点的项目。...2.2 智能制造 由于能够减少滞后，边缘计算可能会使得制造流程能够更快速地做出响应和变动，能够实时地应用数据分析得出的洞见和实时行动。这可能包括在机器过热之前将其关闭。...Bittman 表示，边缘计算可以帮助创建能够感知、检测和学习东西的机器，而无需编程。例如，如果阳光透过窗户照射到机器上，机器最终将能够判断出其温度变化会不会产生问题。...工业机器人的大量使用显得边缘计算更加重要，如果边缘设备断定机器人很可能会出现故障，它就会触发行动来阻止或减慢机器人的运转。这会使得工厂能够实时地评估潜在的故障。...如果机器人能够自己处理数据，它们也可能变得更加自给自足和反应灵敏。不仅可以提高生产效率，而且能防止安全隐患。
我们也将被迫走到"边缘计算"这条路上，这也是为什么最近两年关于"边缘计算"、"Serverless"这些新概念讨论越来越多的原因。在今天的文章中，就和大家一起聊聊"边缘计算"这个话题。...实际上边缘计算更适合物联网和AI计算场景，边缘计算准确的说是对云端集中式计算方式的一种补充和优化。以下我列举了几种有代表性的边缘计算场景，具体如下： ?...但实际上技术都是相通的，虽然目前边缘计算更侧重于物联网/AI等领域，但是边缘计算的思想其实早就在互联网“客户端/服务端模式”中出现过，例如以Ajax为代表的“富客户端”技术，其本质就是一种减少服务端计算量的边缘计算思想...只不过目前我们所谈论的边缘计算所涉及的层次要更加复杂，而不仅仅只是单个客户端的简单分散计算。就现阶段来说边缘计算的关键技术主要集中在以下两个方面： ?...因为边缘计算的核心目的就是把原先必须在云端计算的逻辑放到边缘设备上去，从而更快地响应用户的操作需求，但要做到这一切就必须让边缘设备具备灵活执行用户计算代码的能力。
边缘计算既可以重新分配企业市场，也可以将其全部扰乱。 1 执行摘要 数字网络是一种信息传输系统。在这个网络中，“边缘”由尽可能远的扩展的服务器组成，以减少为用户提供方便服务所需的时间。...在边缘计算的背景下，边缘是处理器最方便地向客户提供功能的位置。根据应用程序的不同，当采用一种策略或另一种策略时，这些处理器可能最终位于网络的一端或另一端。...理想情况下，也许经过十年左右的发展，边缘计算将为客户提供最接近其最近的无线基站的快速服务。...4 潜在的陷阱 尽管如此，在边缘计算模型中完全重建的计算世界与一个完全脱离石油燃料的运输世界一样奇妙 - 而且极其遥远。...为了实现5G过渡，电信公司必须从边缘计算中获得额外的收入。
边缘计算网关，物通博联工业网关 1480315233.jpg 1523339162.jpg 边缘计算是指对网络边缘节点的数据处理和分析。...在这里，我们给出了边缘节点的定义，边缘节点是指在数据生成源和云中心之间具有计算资源和网络资源的任意节点。 例如，手机是人和云中心的边缘节点，网关是智能家居和云中心的边缘节点。...在理想的环境下，边缘计算是对数据产生源附近的数据进行无数据流的分析和处理，以减少网络流量和响应时间。 边缘计算优势 在人脸识别领域，响应时间从900ms缩短到169ms。...随着物联网的发展，数据的生产和消费都在边缘节点，即边缘节点也需要承担一定的计算任务。将云中心的计算任务卸载到边缘节点的过程称为云卸载。 例如，移动互联网的发展使我们能够在移动端顺利购物。...位置感知：对于一些基于位置的应用程序，边缘计算的性能是由云计算决定的。
然而由于路由器跳数，虚拟化技术的引入带来的数据包延迟或数据中心内的服务器延迟是云计算迁移的关键问题，边缘计算的概念近年来日趋火热，同时边缘计算还是OpenStack中的创新驱动力。 ?...边缘计算涵盖非常广泛的技术，包括点对点、网格计算、雾计算、区块链和内容传输网络（CDN），边缘计算在移动领域深受欢迎，现在几乎遍及各行各业。...边缘计算和云计算的关系 在很多情况下，边缘计算和云计算是共生关系。随着物联网、虚拟现实、增强现实等技术的发展与应用，未来将会出现数据大爆炸的状况。...完全依赖云计算来进行数据传输和处理将会造成巨大的网络延迟，边缘计算将数据在边缘节点进行处理能够有效减少数据的传输和处理，但通过云计算的远程存储仍然至关重要。...边缘计算的未来 边缘计算将会如何发展？随着越来越多的终端用户通过边缘计算来提高性能、功能，我们将会看到边缘计算的爆炸式增长。边缘计算可加速数据流生成，包括毫无延迟的实时数据处理。
现在主要的难点是如何将这种能力转移到边缘，解决如今普遍存在的隐私、安全、带宽和延迟问题，Arm 机器学习处理器朝这个方向迈出了一大步。...计算能力和内存的进一步优化大大提高了它们在不同网络中的性能。 其架构包括用于执行卷积层的固定功能引擎以及用于执行非卷积层和实现选定原语和算子的可编程层引擎。...Arm 机器学习处理器架构 为应对多个市场带来的挑战，满足不同的性能需求，从物联网的每秒几 GOP 到服务器的每秒数十 TOP，机器学习处理器采用了全新的可扩展架构。...随着机器学习的工作负载不断增大，计算需求将呈现出多种形式。Arm 已经开始采用拥有不同性能和效率等级的增强型 CPU 和 GPU，运行多种机器学习用例。...我们推出 Arm 机器学习平台的目的在于扩大选择范围，提供异构环境，满足每种用例的选择和灵活性需求，开发出边缘智能系统。 推荐阅读： 移动和嵌入式设备上也能直接玩机器学习？ 一窥ARM的AI处理器
于是，大家纷纷将云计算向网络的边缘迁移，更加靠近数据的源头。这些边缘计算大部分都运行在虚拟环境下，但是，也有人质疑：虚拟化边缘计算服务器是否有意义？ 边缘计算的确切含义和实现方式还有争论。...有些人从智能设备的视角理解边缘计算，而有些人则认为中间的网关设备是边缘计算的主战场，甚至，还有些人认为边缘计算应该是成千上万的微数据中心。...尽管大家对边缘计算的部署场景认识不一致，但是，无一例外都认可边缘计算应该尽可能靠近数据的源头。 边缘计算和应用于数据中心的云计算有着很大不同。...与此同时，新兴技术的发展使得边缘计算实现成为可能，甚至比云计算更为高效经济。因为边缘计算解决了集中式模型的局限性。...管理员必须能够协调所有的边缘计算环境，还要允许它们独立操作。边缘计算还处于技术摸索阶段，整个网络管理能力还没有跟上。 但是，边缘计算的管理还不是唯一的挑战。
工厂和关键性的基础设施可以利用边缘设备来保护关键的工业流程和设备免受网络连接的直接影响。同样，这些机器生成的数据通常都是私有且机密的数据，而边缘计算能够将敏感信息保留在工厂内。...对边缘计算的控制 边缘计算已经引起了技术供应商的关注。小型创业公司正在创建专门的边缘计算堆栈。...亚马逊提供的AWS IoT Greengrass允许连接的设备通过运行AWS Lambda功能和AWS服务，来运行机器学习、数据同步以及与AWS IoT Core的连接。...这些公司中的大多数都在努力实现在边缘硬件上运行数据分析和机器学习模型。 其中一些供应商还与物联网硬件供应商建立了合作伙伴关系。...边缘供应商 许多风险投资支持下的创业公司都致力于提供边缘解决方案。Foghorn和Swim等公司专注于提供以边缘计算为基础的机器学习和分析。
有许多重要的限制，功耗、成本、延迟、隐私等限制因素使得在云端和设备之间来回传输的机器学习数据不切实际。几年前，机器学习在边缘领域似乎是一个“白日梦”，而设备的技术创新使它们能够处理计算密集型任务。...然而，它确实说明了云端的机器学习可以处理巨大基础设施和经济需求。边缘的机器学习可以通过减少对基于云计算的机器学习所需的云计算服务和支持基础设施的依赖来减轻这些负担。...开发人员希望机器学习处于边缘 开发人员的需求最适合边缘的机器学习处理。机器学习正在改变开发人员编写算法的方式。...虽然仍然很重要，但边缘的机器学习并不一定是所有基于机器学习的任务的“一刀切”解决方案。所有参与机器学习处理的团队(从开发人员到原始设备制造商)都需要确定设备上的哪些任务能从边缘的机器学习中获益。...边缘的机器学习是未来的需求 利用各种基于机器学习的任务和应用程序的移动设备已经被全世界数十亿人使用。大多数情况下，需要设备上的实时响应，而边缘的机器学习将提供这种响应。
边缘计算中的边缘（edge）指的是网络边缘上的计算和存储资源，这里的网络边缘与数据中心相对，无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。...同时，面向不同应用或场景的边缘计算系统所要实现的功能有所差异性。因此，边缘计算平台对边缘计算领域的推广和发展有着重要的意义和影响。...01 边缘计算开源平台概述 边缘计算系统是一个分布式系统范例，在具体实现过程中需要将其落地到一个计算平台上，各个边缘平台之间如何相互协作提高效率，如何实现资源的最大利用率，对设计边缘计算平台、系统和接口带来挑战...根据边缘计算平台的设计目标和部署方式，可将目前的边缘计算开源平台分为3 类：面向物 联网端的边缘计算开源平台、面向边缘云服务的边缘计算开源平台、面向云边融合的边缘计算开源平台。...由于相同的编程模型，Azure 机器学习和 Azure数据流分析等 Azure云服务也可以 部署到 IoTEdge模块，此特性便于在网络边缘部署复杂的人工智能应用，加快了开发过程。
移动通信的边缘计算 在5G时代，移动网络服务的对象不再是单纯的手机，而是各种类型的设备，如平板、移动车辆和各种传感器等。服务的场景也多样化，比如移动宽带，大规模机器类型通信、任务关键型互联网等。...多访问边缘计算（MEC）（也称为移动边缘计算）是一种边缘计算，通过将其带到网络边缘来扩展云计算的功能。...包括在边缘计算中定义的一些其他关键术语。 边缘计算：边缘计算是一种物理计算基础架构，位于设备和超大规模云之间的频谱上，支持各种应用程序。...边缘计算使处理能力更接近最终用户/设备/数据源，从而消除了前往云数据中心的旅程并减少了延迟。 电信边缘计算：由电信运营商管理的分布式计算，可能会扩展到网络边缘以外并扩展到客户边缘。...本地边缘计算可在本地保留敏感数据，同时仍可利用边缘云提供的弹性。 边缘云：边缘计算之上的虚拟化基础架构和业务模型。
几乎所有的新技术都是对传统技术的一种突破创新，云计算也不例外。边缘计算在业界的一些评论家看来将会取代云计算，但问题是这是真的吗？...为什么有人认为边缘计算取代云计算？并且在多个文章中都有人认可这样的观点。...云计算与边缘计算互补 实际上，云计算与边缘计算可能会相互补充，将数据计算带回到边缘的原因是由于数据的暴增导致的网络越来越慢，可以说网络延迟是罪魁祸首。...因此，为了业务连续性，一些数据存储或处理必须在其他地方完成，远离网络边缘。因此，边缘计算和云计算可能采用混合方式而不是彼此独立。 与云计算相比，边缘计算所采用的架构更呈分布式，更接近网络边缘。...边缘计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。数据的存储及处理更依赖本地设备，而非服务器。
Jmeter Suite是一套分布式的压测服务，需要有1台或者多台机器组成的K8S集群进行部署。所以在部署压测服务之前，请先自行购买机器。...1、购买机器步骤（以腾讯云为例） 进入腾讯云“容器服务” image.png 进入“容器服务”的概览页面后，点击“立即使用” image.png 切换到“集群”的Tab，点击“新建”，新建集群 image.png...根据需要购买集群和配置，详细配置可参照下下一节，其他默认即可 image.png 另外需要注意的是，机器的安全组记得要把局域网都放通，以免出现节点之前访问不了的情况 2、机器配置建议 根据Jmeter...性能的研究，得出如下的机器配置建议。...在上一步购买机器的时候，可以根据你的预期QPS值，购买相应的机器即可。
亲爱的读者朋友，欢迎来到今天的技术探讨，我们将探讨一个在当今数字化时代崭露头角的概念——边缘计算。边缘计算是如何改变我们与数字世界互动的方式？为何它如此重要？...边缘计算的定义 边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算范式，它将计算能力和数据存储靠近数据生成源头和数据消费者之间的“边缘”，而不是集中在远程的云数据中心。...高可用性：边缘计算可以提高系统的可用性，因为即使云数据中心失去连接，边缘设备仍然可以继续工作。 隐私和安全：边缘计算有助于减少数据在云中传输的需求，从而提高了数据的隐私和安全性。...零售业：零售商可以使用边缘计算来跟踪库存、分析购物者行为并提供个性化的购物体验。 自动驾驶汽车：边缘计算可以处理车辆传感器产生的大量数据，实现实时的道路感知和决策制定。 为何边缘计算如此重要？...边缘计算可以在本地存储和处理这些数据，以提高隐私合规性。 边缘计算的未来 边缘计算的未来看似一片光明。随着物联网设备的普及和5G网络的推广，边缘计算将变得更加普遍和强大。
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