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边缘计算部署成功的4个因素
企业将其业务推向边缘需要仔细规划，在其策略中需要考虑一些关键因素。 企业将其业务推向边缘需要仔细规划，在其策略中需要考虑一些关键因素。 当云计算技术最初出现时，一种很流行的观点是它将包含所有计算。 特别是在采用边缘计算的情况下，希望将计算推向更靠近数据收集和使用的地方。 随着机器学习越来越多地用于在时间紧迫的情况下将内部部署操作实现自动化，这一点变得很重要。 然而，实现边缘计算架构并不总是那么简单。当企业将业务推向网络边缘时，需要考虑以下四个因素。 一方面，边缘设备不再那么小。例如在最近的一项研究中，企业内部的高级运营管理人员表示，允许在本地进行数据分析是一项重要的边缘计算优势。 04 提供帮助 如今有许多关于边缘计算的信息来源。但是想了解一些开源工作，这些工作记录了基于企业已经实施的模式的完整边缘架构。
45930编辑于 2022-12-08 - 来自专栏云计算D1net
同时采用边缘计算和云计算的4个好处
事实证明，企业采用结合边缘计算和云计算优势的混合策略可以获得竞争优势。本文介绍了混合计算策略可以为企业带来竞争优势的四种方面。 经过多年的发展和进步，计算策略如今发生了显著的变化。 现在有一种新的选择，可能会在未来几年再次改变计算策略。许多企业发现，将边缘计算和云计算相结合的混合策略可以两全其美。以下简要概述混合计算策略可以为企业带来竞争优势的四个方面。 1 更好的性能 具有边缘计算能力的混合环境使计算资源更接近用户、物联网设备等所需的地方，从而可以显著提高性能。 如果企业与提供服务的托管服务公司或云计算提供商合作，可以让企业的技术团队专注于其他任务。 4 对分布式工作人员的卓越支持 在新冠疫情发生之后，事实表明许多工作可以在任何地方卓有成效地完成。 边缘计算策略可以提高本地工作人员的工作效率，结合云计算的混合方法可以更好地支持远程工作的员工。 边缘计算和云计算各有其独特的优势，对于企业来说，理想的解决方案将取决于所在的行业和企业相关的因素。
85530编辑于 2022-12-08 - 来自专栏大数据和云计算技术
边缘计算（一）——边缘计算的兴起
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。 而这大量的智能终端将为基础网络带来诸多挑战，那就是智能互联的网络边缘侧面临着连接海量异构设备、业务实时性要求、应用智能化要求、安全与隐私要求等众多挑战。 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。
2.9K30发布于 2018-12-29 - 来自专栏边缘计算
4个案例，整篇干货！让你的边缘计算不“边缘”！
有了边缘计算，即使与网络连接中断，自主采矿设备也可以对地下一英里以下的意外情况做出反应。当酒店客人通过手机下单点菜并希望将菜送到游泳池边上时，边缘计算可以引导使用距离客人最近的服务器。 为了应对越来越多的需要就地处理的分散数据，企业开始投资边缘计算。低延迟对于许多应用程序至关重要，而边缘计算可消除将数据移至数据中心或公有云进行处理的时间。 另一个因素是将数据回传到数据中心的成本。 Gartner认为，在边缘计算的使用方面，企业目前倾向于先从由卖方或系统集成商主导的单一简单用例入手进行尝试。经过几年时间后，企业将开始尝试各种边缘计算用例。 以下是4家不同行业中的企业关于他们在边缘计算方面的尝试，以及他们在员工安全、生产力、客户服务和收入方面的经验。 边缘计算加快了 人工智能维护货运列车的速度 闲置时间是货运列车运营的敌人。 边缘计算社区：促进边缘计算领域知识传播，中立，客观，如果您对边缘计算、5G、物联网、云原生等领域感兴趣请关注我们。
1.2K20发布于 2021-03-09 - 来自专栏云计算D1net
边缘计算为企业解决的4个问题
事实上，根据调研机构Analysys Mason公司的调查，企业在未来三年中可能平均将其IT预算的30%花费在边缘计算上。 边缘计算可以为企业解决哪些问题？ 边缘计算解决了哪些问题？ McCarthy说：“传输和存储所有数据的成本让许多人怀疑物联网是否值得大肆宣传。这就是物联网行业转向边缘计算的原因。 研究和咨询机构STL Partners公司边缘计算实践负责人Dalia Adib表示：“可以通过使用低延迟的边缘计算来远程操作危险环境中的机器设备，以避免危及工作人员。 边缘计算可以最大程度地减少与将大量数据移入或移出物联网设备相关的网络和带宽问题，并减少对全球互联网的依赖。企业寻求能够在源头处理数据并提供正在发生的事情摘要信息的边缘解决计算方案。 4企业IT问题：连接使用原有机器协议进行通信的老化设备 移动边缘计算设备可用于从连接到原有设备的传感器捕获数据。
1K20发布于 2020-08-31 - 来自专栏鲜枣课堂
边缘计算
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。
2.9K71发布于 2019-07-22 【边缘计算】
边缘计算是一种新兴的计算模式，它将计算任务和数据处理从云端转移到靠近数据源的边缘设备上进行。这种计算模式具有低延迟、高带宽和隐私保护等优势，逐渐成为物联网和大数据时代的重要技术。 边缘计算将计算任务从云端下发到边缘设备上执行，因此设备的在线是保证任务能够及时响应和完成的重要基础。 设备的在线需要满足以下几个方面的要求。首先，设备需要具备稳定的网络连接。 在边缘计算模式下，用户可以通过查询边缘设备来获取实时的计算结果。查询需要满足以下几个方面的要求。首先，查询需要具备相应的查询语言和接口。 边缘设备通常位于网络边缘，离用户更近，因此查询可以获得更快的响应时间。 综上所述，边缘计算的设备在线和查询是确保边缘计算模式能够顺利运行的重要环节。 只有设备能够稳定地在线并能够及时地响应查询，才能够实现边缘计算模式下的实时计算和数据处理。
23510编辑于 2025-08-29- 来自专栏云计算D1net
工业领域的4个边缘计算用例
工业环境非常适合采用边缘计算技术。人们可以了解工业IT领导者实施边缘基础设施和应用程序的一些真实案例。 考虑到边缘计算和物联网之间的关系，将会产生物联网的子类别——工业物联网。 制造业和能源领域的边缘计算 在这些双向流中，以下是工业领域使用边缘计算的四个场景。 在边缘保留必要的数据将是使边缘计算与AI/ML用例相结合的推动因素，并最大限度地减少Sathianathan所描述的“数据过多”场景。 (4)加强员工安全和现场安全 在这里将看到一种模式：工业边缘/物联网用例依赖于这些环境中的大量传感器和其他机器。但这不仅与机器有关，还与人员有关。 或者尝试另一种普遍认可的安全产品，它早于边缘、云计算以及人们所知道的数字计算：安全帽。 Nelson说，“他们制造了带有内置传感器的安全帽，可以通过WiFi接入点对这种用例进行跟踪。”
85040编辑于 2022-12-08 - 来自专栏大数据和云计算技术
边缘计算（三）——边缘计算的解决方案
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。
5K10发布于 2019-03-07 - 来自专栏SDNLAB
4家研究公司对边缘计算市场的预测
尽管分析师对于边缘计算市场的预测在市场规模和未来几年的增长率方面差异很大，但他们总体的预测都比较乐观。在Equinix委托的一份报告中，Gartner甚至认为“边缘将吃掉云”。 ? 以下是边缘计算市场的四种预测： Gartner在上述报告中预测，到2022年，“边缘计算将成为所有数字业务的必要需求。” 据Grand View称，中小型企业市场有望实现最高的边缘计算复合年增长率，因为它有助于通过在网络边缘处理和存储数据来降低企业网络的运营成本。 该公司表示，硬件占2017年边缘计算市场的54.3％，未来，这仍将是边缘计算领域的细分市场中最大的增长点。 ”，以及实时计算和5G的到来的推动，但“生产标准不足、互操作性问题以及与边缘计算相关的安全和隐私企业正在阻碍市场发展。”
1.3K50发布于 2018-09-25 - 来自专栏大数据和云计算技术
边缘计算（二）——边缘计算的类型与用途
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。 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。 ? 4、智能家居：通过家庭内部的边缘网关提供Wi-FI、蓝牙、Zigbee等多种连接方式，连接各种传感器和网络设备，同时出于数据传输负载和数据隐私的考虑，在家庭内部就地处理敏感数据，降低数据传输带宽的负载，
3.2K20发布于 2019-03-07 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
边缘卷积计算
(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 MyConvolve(input,kernel_flipped) Input Signal: [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13] Convolution Kernel: [2, 4, 10 28 60 100 140 180 190 166 104] Input Signal: [1, 3, 5, 7, 9, 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。
99730编辑于 2022-05-29 - 来自专栏边缘计算
边缘计算方兴未艾
边缘计算内涵及优势 边缘计算 (Edge computing) 是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供服务。 边缘计算的应用场景 随着万物互联时代的到来，边缘计算将在各行各业中得到越来越多的应用，尤其是在云计算效率低下的一些领域。以下是边缘计算可以带来新价值的应用场景。 ? 边缘计算面临的挑战 随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也很重要，它就是雾计算。边缘计算具体是指在网络的“边缘”处或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。 雾计算使得云更接近于网络的边缘；因此，根据OpenFog的说法， “雾计算总是使用边缘计算，而不是边缘计算总是使用雾计算。” 比如火车场景，传感器能够收集数据，但不能立即就数据采取行动。 目的是消除处理延迟，因为数据不必从网络边缘发送到中央处理系统，然后发回到边缘……思科首创的“雾计算”这个术语还指将计算扩展到网络边缘。
1.2K20发布于 2019-07-03 - 来自专栏无敌码农
何为“边缘计算”？
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。
1.1K20发布于 2020-09-29 - 来自专栏边缘计算
了解边缘计算
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。 对于许多电信公司来说，从4G到5G的全球过渡在经济上是可行的，新一代必须开辟新的、可开发的收入渠道。 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。
1.1K20发布于 2019-08-16 - 来自专栏物联网wtblnet.com
边缘计算网关
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。
2K20发布于 2019-12-06 - 来自专栏SDNLAB
解惑边缘计算
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。
1.7K130发布于 2018-03-29 - 来自专栏嵌入式ARM和Linux
边缘计算2-边缘计算是否需要虚拟化
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。
1.4K30编辑于 2022-08-15 - 来自专栏边缘计算
“边缘计算将吞掉云计算！”
各个公司在将数据发送到云之前，开始通过边缘计算实现物联网解决方案和处理数据，本文介绍了其中的原因。 边缘计算已成为物联网的重要趋势。高德纳咨询公司认为边缘计算是2019年的一项技术趋势。 因此，有人大胆预测，“边缘计算将吞掉云”。 边缘计算备受推崇的原因是其解决了工业物联网实现中的一些关键性问题。通过处理大量的传感器数据，边缘计算可以降低网络上的数据传输成本以及云数据的存储成本。 如果将该处理转移到靠近传感器一侧的边缘计算中，则可以实现亚秒级的响应。再举一个例子，自动驾驶汽车的亚秒级响应也可以借助边缘计算。 工业物联网的安全和隐私要求也推动了边缘计算的需求。 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。 小结 边缘计算是物联网解决方案的重要组成部分。客户可以从边缘计算解决方案的创新和多样性中获益。
6.4K30发布于 2019-07-03 - 来自专栏边缘计算
边缘计算开源平台
为满足用户应用动态增加和删除的需求，边缘计算平台需要具有良好的可扩展性。目前，虚拟机技术和容器技术常被用于支持可扩展性。 （4）系统特点。 （4）导出服务层。导出服务层用于将数据传输至云计算中心，由客户端注册和分发等微服务组件组成。前者记录已注册的后端系统的相关信息，后者将对应数据从核心服务层导出至 指定客户端。 （4）数据流的分析处理。Edgent提供一系列功能性的API 以实现对数据流的过滤、分裂、 变换和聚合等操作。 （5）后端系统。 图4 为CORD的硬件架构图，CORD利用商用服务器和白盒交换机提供计算、存储和网络资源，并将网络构建为叶脊拓扑架构以支持横向网络的通信带宽需求。 StarlingX是一个用于构建分布式边缘云的开源项目，提供一套完整的云基础架构软件栈，现应用于AkrainoEdge Stack 项目中。 （4）人工智能技术。
3.8K00发布于 2019-07-21
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