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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。 据Gartner预测，到2020年，智能终端设备规模将达到250亿台，思科估计是750亿台，IDC预测是500亿台，并且有超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。 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。
2.7K30发布于 2018-12-29 【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。
19110编辑于 2025-08-29- 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。 或者说，边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。 边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。 ? 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。 边缘计算的可扩展性和弹性 边缘计算的分布式架构意味着随着延迟的降低，它能够提高弹性，降低网络负载，并且更加容易实现可扩展。 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。
2.6K71发布于 2019-07-22 - 来自专栏巨侠说
秒懂边缘云 | 什么是边缘云？
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3.3K10编辑于 2022-01-12 - 来自专栏存储知识
“边缘”必须“盘活”：解读边缘云发展路线
边缘计算产业联盟(Edge Computing Consortium)，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，就近提供边缘智能服务 边缘云计算相较边缘计算，更强调依托于云计算技术实现边缘侧的计算、网络、存储、安全及各类应用能力。 从边缘侧对时延、弹性、分析等方面的需求出发，云计算架构相比传统架构的优势明显，因此绝大部分情况下业界所指的边缘计算即为边缘云计算。 自动驾驶、云游戏等共享型业务，可部署在市级或区级的区域边缘云上，而面向工厂、港口、园区等的专享型边缘云业务既可以搭建在客户现场的边缘数据中心之上，也可以依托于边缘网关等更轻量级的设备来实现。 从技术路线上看，区域边缘云和现场边缘云同是基于边缘数据中心，是通过ICT基础设施的下沉实现边缘云的能力，而IoT边缘云是对于以工业场景为代表的各类现场设备进行云化的升级改造。
84530编辑于 2022-03-03 - 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专注于工业物联网边缘设备，即嵌入式PC，集线器，网关，路由器和本地服务器等边缘节点。 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。 OpenStack提供了可以在任何地方部署的基础设施构建模块，包括网络边缘。
4.7K10发布于 2019-03-07 - 来自专栏云头条
50.4 亿边缘云市场：边缘公有云 25.6 亿、边缘专属云 6.8 亿、边缘云解决方案 18 亿
2019年以来，边缘云产品和服务已历经了两年多的探索与实践，在云服务商、运营商、CDN服务商、下沉边缘服务商、边缘技术提供商与最终用户的共同努力下，边缘云商业化案例的数量和规模继续大幅上升，用户已经接受了部分边缘云应用场景 根据前述定义，2021年，中国边缘云市场规模总计50.4亿元人民币，其中，边缘公有云服务市场达到25.6亿元人民币，边缘专属云服务市场达到6.8亿元人民币，边缘云解决方案市场达到18.0亿元人民币。 在边缘公有云服务市场中，互联网系云服务商、独立第三方云与CDN服务商、电信运营商、下沉边缘服务商等四类服务商已全部进场，并占据一定市场地位。 其中，阿里云ENS、百度智能云BEC、移动云EIC、网心科技SEC、天翼云ECX等基础设施产品仍然是该市场主要组成部分，但边缘容器、边缘函数计算、边缘视图计算、以及基于边缘云资源的安全服务等同样具备强劲的增长潜力 在边缘云解决方案市场中，软件和服务商只需要在项目中提供边缘云软件或定制开发服务，对前期专注于边缘平台技术的新兴服务商更加友好；将边缘公有云体系下的平台软件私有化，或基于IoT平台迭代出能够同时覆盖轻重边缘的方案
1.1K20编辑于 2022-09-09 - 来自专栏腾讯云原生团队
【从0到1学习边缘容器系列】之 边缘计算与边缘容器的起源
对于云计算大家已经耳熟能详了，边缘计算又是一种什么玩法以及存在哪些挑战呢？ 笔者特别拜访专家，整理了系列文章，和大家从0到1来学习边缘计算的技术。 30秒了解什么是边缘计算？边缘计算为什么重要？ 根据边缘计算产业联盟的定义，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、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求 ，边缘化即最近几年兴起的边缘计算。 边缘设备之间有可能是局域网，也有可能位于不同的地区、相互不通。 • 边缘设备资源紧张。相对而言，边缘计算设备从边缘云、移动边缘站点、用户现场设备，单个设备的硬件资源逐渐变少。 能解决边缘设备之间网络复杂及边缘服务管理困难问题。
1.9K42发布于 2020-05-26 - 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。 2015年，卡内基梅隆大学、华为、英特尔等发起成立的OpenEdgeComputing.org(开放边缘计算联盟)，对边缘计算架构的定义如下：边缘计算提供了与用户非常接近的小型数据中心（边缘节点）。 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， 边缘网络通常由终端设备（例如移动手机、智能物品等等）、边缘设备（例如边界路由器、机顶盒、网桥、基站、无线接入点等等）、边缘服务器等构成。 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。 ?
3K20发布于 2019-03-07 - 来自专栏iOS逆向与安全
iOS Document Scanner： 矩形边缘识别（边缘检测 ） CIDetectorTypeRectangle
1.1 CoreImage的四种识别功能 1.2 边缘检测思路 1.3 用高精度边缘识别器识别特征 1.4 绘制边缘检测图层 1.5 Swift 版本 2.1 生成二维码 2.2 生成条码 2.3 读取二维码(二维码识别) 2.4 第三方框架 引言 为了提升用户体验，在OCR识别场景都将利用到边缘检测 ? 2、原理：采用原生CoreImage框架下CIDetector可进行边缘检测，识别到边缘之后使用CAShapeLayer将边缘绘制并显示 3、原理文章：https://kunnan.blog.csdn.net /article/details/117367345 I 、矩形边缘识别 1.1 CoreImage的四种识别功能 CoreImage下CIDetector.h自带了四种识别功能 /* 人脸识别 :@{CIDetectorAccuracy : CIDetectorAccuracyHigh}]; 识别到边缘之后使用CAShapeLayer将边缘绘制并显示
1.3K20发布于 2021-07-05 - 来自专栏边缘计算
在边缘：技术驱动边缘计算和挑战未来
他对许多行业的边缘计算应用感兴趣，特别是自动驾驶汽车。 他说，边缘计算是指在网络边缘执行计算的技术：既可以进入云存储，也可以不进入云存储。 边缘是一个连续体，包含任何计算和网络资源——数据源和云数据中心之间的路径。 ? 但边缘在哪里——这是最棘手的问题。Shi认为，你不能轻易说边缘在哪里？边缘的位置取决于应用程序。 边缘计算也需要隔离。 计算机体系结构在过去三到五年的推进使我们得到了第三种技术：加速器。诸如AI驱动的硬件加速器正在将越来越多的智能放在边缘。第四种技术是边缘的操作系统。 您需要一个操作系统来管理边缘的不同资源。除了管理边缘资源外，边缘操作系统还需要与云和大量物联网设备进行交互。 例如，边缘计算可以帮助治疗很多慢性疾病。通过边缘，您可以在家中记录传感器健康数据。
1K20发布于 2019-07-03 - 来自专栏音视频技术
边缘计算不“边缘”——助攻视频行业这几年
随着边缘计算行业的不断发展，其业务也越来越广泛，越来越成熟。边缘计算的发展历程并不是一帆风顺，其运用起来也和传统云计算有很大不同。那么边缘计算行业所面对的挑战以及未来的发展是什么样的呢？ 参考业界对边缘的分层——Home edge、Network edge、Cloud edge。CDN节点就属于云边缘，可以看到资源一定是越往边缘下沉，延时就越低，资源越分散，使用难度越高但容量越大。 有利的点是国内带宽的持续提速，增大了整体的边缘资源池。 2.2 概要架构 ? 这是一个概要的架构图，我们把代码嵌入到用户的APP里，所以可以做双端优化，这是边缘传输方案和传统CDN的不同点。 这点很重要，相对于服务器来讲，边缘节点的运算能力更强，因为服务器吞吐的带宽量和CPU的运算能力相比，单位带宽所拥有的CPU能力较少，与边缘侧的单位带宽有几十倍的差距。 目前边缘计算行业还处于起步阶段，需要耐心打磨，还有很长的路要走。未来中心计算和边缘计算会组成立体网络，真正形成水网、电网，计算资源无处不在触手可及。 谢谢大家！
69240发布于 2021-05-07 - 来自专栏CodecWang
11: 边缘检测
目标 Canny边缘检测的简单概念 OpenCV函数：cv2.Canny() 教程 Canny边缘检测方法常被誉为边缘检测的最优方法，废话不多说，先看个例子： import cv2 import numpy 经验之谈：之前我们用低通滤波的方式模糊了图片，那反过来，想得到物体的边缘，就需要用到高通滤波。推荐先阅读：番外篇：图像梯度。 Canny边缘检测 Canny边缘提取的具体步骤如下： 1，使用5×5高斯滤波消除噪声： 边缘检测本身属于锐化操作，对噪点比较敏感，所以需要进行平滑处理。 4，滞后阈值： 经过前面三步，就只剩下0和可能的边缘梯度值了，为了最终确定下来，需要设定高低阈值： 像素点的值大于最高阈值，那肯定是边缘（上图A） 同理像素值小于最低阈值，那肯定不是边缘 像素值介于两者之间 ，如果与高于最高阈值的点连接，也算边缘，所以上图中C算，B不算 Canny推荐的高低阈值比在2:1到3:1之间。
65420编辑于 2021-12-07 - 来自专栏AI异构
OpenCV 边缘检测
OpenCV 边缘检测 Canny算子 Canny 边缘检测算子，其算法步骤大体如下： 1) 用高斯滤波器对输入图像做平滑处理 (大小为 5x5 的高斯核) ? 角度方向近似为四个可能值，即 0, 45, 90, 135 3) 对图像的梯度强度进行非极大抑制 可看做边缘细化：只有候选边缘点被保留，其余的点被移除 4) 利用双阈值检测和连接边缘 若候选边缘点大于上阈值 Laplace算子 索贝尔算子 (Sobel) 和拉普拉斯算子 (Laplace) 都是用来对图像进行边缘检测的，不同之处在于，前者是求一阶导，后者是求二阶导。 ? 因此，对于 Sobel 和 Scharr 函数，通常各自求其 x 和 y 方向的导数，然后通过加权来进行边缘检测。 /xinxue/p/5348743.html [OpenCV3编程入门读书笔记5-边缘检测]https://www.cnblogs.com/justkong/p/7297836.html
1.1K10发布于 2020-07-29 - 来自专栏深度学习与python
容器的“边缘”
图 1：边缘计算和容器的使用场景 边缘计算无处不在，几乎所有的行业都会涉及到它。 边缘容器的收益包括： 灵活性：边缘容器具有高度的可移植性，可以在各种边缘设备上运行，提供了部署的灵活性和敏捷性。 边缘容器的挑战包括： 受限的资源：边缘设备通常资源有限，比如内存、处理能力和存储，这可能会影响边缘容器的性能。 复杂性：边缘容器需要容器化和分布式计算方面的专业知识，这对一些组织来说是一种挑战。 另外，容器可以直接部署在边缘设备上，这可以减少延迟并提升性能。 一旦部署完成之后，管理边缘计算和容器可能很具挑战性，尤其是存在大量边缘设备的环境中。 为边缘设备的故障做好计划，边缘设备可能会出现意外的故障，因此必须要通过实施冗余措施来规划这种情况，例如在不同的边缘设备上运行容器的多个实例或使用边缘到云的故障转移机制。
49230编辑于 2023-08-09 - 来自专栏边缘计算
边缘计算方兴未艾
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。 Futurum Research：不像云计算依赖数据中心和通信带宽来处理和分析数据，边缘计算在网络边缘附近处理和分析数据，数据最初在边缘附近加以收集。 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。
1K20发布于 2019-07-03 - 来自专栏逍遥剑客的游戏开发
边缘高亮效果
游戏要实现模型的突出显示,最好是边缘高亮的效果.刚听到这个东西时,第一个进入头脑中的就是:边缘检测.于是就写了一个: Pass 0: 渲染模型到一个RenderTarget Model Pass 1: 对上面得到的Alpha通道用拉普拉斯模板进行滤波,得到一个边缘,写入另一个RenderTarget Edge. 其中一次对模型进行一次放大,关闭Z-Write就出来这种效果了.不过有两个问题: 一是模型直接放缩是以模型坐标系的原点来的,而这个原点并不一定是在模型的中心.就算在中心,对于一些非凸多面体并不能得到很好的效果,有一些边缘会被模型遮住
1.9K90发布于 2018-05-21 - 来自专栏机器视觉那些事儿
边缘缺陷检测
首先，阈值分割+形态学处理，将包含边缘部分图像进行抠图 然后使用canny滤波器进行边缘检测 如下图红、绿双线 ? 将凸起部分平滑掉，细节如下右图 ? 计算待检测边缘上的点到平滑后边缘的距离，超过一定阈值公差即为缺陷 如下图 ? 缺陷检测关键代码 *选择待检测边缘 select_obj(UnionContours, ObjectSelected, Index) *平滑边缘 smooth_contours_xld :=[] *用于保存缺陷边缘Y坐标 flawPtsY :=[] *得到待检测边缘点坐标 get_contour_xld(ObjectSelected, Row2, Col2) *待检测边缘上点到平滑边缘的距离 tuple_length(Row2, Length) for Index1 := 0 to Length-
2.2K20发布于 2019-06-19 - 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 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
84030编辑于 2022-05-29 - 来自专栏科技云报道
从边缘计算到边缘智能 还有多少“边缘”的路要走？丨科技云·视角
值得一提的是，会有40%的IoT流量在边缘进行处理。 对IoT而言，边缘计算技术的实现，意味着许多控制将通过本地设备实现，而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。 智能边缘计算提出了一种新模式：利用云大规模进行安全配置、部署和管理边缘设备，并根据边缘设备类型和场景进行智能分配，让物联网的每个边缘设备都具备数据采集、分析计算、通信、以及最重要的智能，实现智能在云和边缘设备间的流动 边缘计算本质就是“贴地”的云计算。边缘计算最重要的能力就是继承云计算的智能。就目前的技术发展趋势来看，理论上已经能做到这一点。 针对某一种应用，云计算在学习了足够多的应用场景后，可先进行精简，再部署具有智能的边缘网络，从而形成了边缘智能。 这样，即使脱离云计算的支撑，边缘智能也能够实现该应用场景的大部分智能。 当边缘计算成为边缘智能，可使得局域、边缘的物联网系统具备自治自律的行为能力。自给自足的算力和智能，将使得物联网应用可以摆脱“云计算”而相对独立地运营。
56020编辑于 2022-04-14
腾讯云开发者
