边缘计算是什么意思,有什么应用呢?
最近听说边缘计算很火,以后很热们,但是不知道应用在哪些方面,有知道的麻烦介绍介绍,尽可能详细些,谢谢。...
最近听说边缘计算很火,以后很热们,但是不知道应用在哪些方面,有知道的麻烦介绍介绍,尽可能详细些,谢谢。
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4个回答
2018-07-08
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台阶不算的,建筑面积是以外墙外边缘计算的。走廊的话,如果没有围护结构(通俗点说就是墙)的话,按投影面积的一半算建筑面积。有围护结构但层高小于2.2m的也算一般面积,大于2.2m时按全部面积计算。
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5G的加速普及极大地促进边缘计算落地,边缘计算时代已经来临!边缘计算是一种分散式运算的架构,在这种架构下,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。也就说,原本是完全由中心节点进行处理的服务,现在被分散到边缘节点去处理了,听起来是不是还挺有意思的。那为什么要分散到边缘节点来进行处理呢?边缘节点更接近用户终端装置是一个重要原因,接近用户终端设置意味着减少延迟和提高网络性能。
边缘计算可以应用于智能家居、智慧城市、智能交通等领域,形象地说,边缘计算就像一座桥梁,这座桥梁连接物理世界和数字世界。
边缘计算的优势:
·实时或更快速的数据处理和分析:数据处理更接近数据来源,而不是在外部数据中心或云端进行,因此可以减少迟延时间。
·较低的成本:企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。
·网络流量较少:随着物联网设备数量的增加,数据生成继续以创纪录的速度增加。因此,网络带宽变得更加有限,让云端不堪重负,造成更大的数据瓶颈。
·更高的应用程序运行效率:随着滞后减少,应用程序能够以更快的速度更高效地运行。
·削弱云端的角色也会降低发生单点故障的可能性。
边缘计算的另一个关键优势与安全性和合规性有关。随着政府越来越关注企业如何利用消费者的数据,这一点尤为重要。
欧盟(EU)最近实施的《通用数据保护条例》(GDPR)就是一例。该条例旨在保护个人可识别信息免遭数据滥用。
由于边缘设备能够在收集和本地处理数据,数据不必传输到云端。因此,敏感信息不需要经由网络,这样要是云遭到网络攻击,影响也不会那么严重。
边缘计算还能够让新兴联网设备和旧式的“遗留”设备之间实现互通。它将旧式系统使用的通信协议“转换成现代联网设备能够理解的语言”。这意味着传统工业设备可以无缝且高效地连接到现代的物联网平台。
边缘计算可以应用于智能家居、智慧城市、智能交通等领域,形象地说,边缘计算就像一座桥梁,这座桥梁连接物理世界和数字世界。
边缘计算的优势:
·实时或更快速的数据处理和分析:数据处理更接近数据来源,而不是在外部数据中心或云端进行,因此可以减少迟延时间。
·较低的成本:企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。
·网络流量较少:随着物联网设备数量的增加,数据生成继续以创纪录的速度增加。因此,网络带宽变得更加有限,让云端不堪重负,造成更大的数据瓶颈。
·更高的应用程序运行效率:随着滞后减少,应用程序能够以更快的速度更高效地运行。
·削弱云端的角色也会降低发生单点故障的可能性。
边缘计算的另一个关键优势与安全性和合规性有关。随着政府越来越关注企业如何利用消费者的数据,这一点尤为重要。
欧盟(EU)最近实施的《通用数据保护条例》(GDPR)就是一例。该条例旨在保护个人可识别信息免遭数据滥用。
由于边缘设备能够在收集和本地处理数据,数据不必传输到云端。因此,敏感信息不需要经由网络,这样要是云遭到网络攻击,影响也不会那么严重。
边缘计算还能够让新兴联网设备和旧式的“遗留”设备之间实现互通。它将旧式系统使用的通信协议“转换成现代联网设备能够理解的语言”。这意味着传统工业设备可以无缝且高效地连接到现代的物联网平台。
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边缘计算应用场景
1、安防监控
视频监控是安防市场的重要组成,是数据的收集端。随着城市安防的持续投入,各社区、商场、银行网点、道路街边、停车场等公共环境都安装有监控摄像头,视频监控、人脸识别等功能,在安防系统中发挥着重要作用。
2、车联网
在互联网行业,有着软件定义一切的说法。同样,在汽车领域,软件定义汽车(SDV)也被认为是汽车行业未来发展的趋势。汽车的核心竞争力,逐渐由动力、机械方面转向软件能力,尤其是AI、大数据、云计算等技术在汽车行业的落地,将进一步推动这种转变的实现。
3、工业互联网
工业互联网,主要体现在对工业大数据的处理、模型的训练以及工业设备的远程优化控制。通过云计算、大数据、AI等技术赋能工业生产的智能化。现代工业的发展,逐渐形成了云计算中心与网络边缘的融合:
边缘侧:数据的预处理、分布式协同控制、异构网络设备的联通等由边缘侧计算单元处理。
4、智能家居
智能家居系统主要通过多种传感器技术,结合 AI 深度学习,不断做出环境适应的调整。目前,智能家居的实现模式主要是通过云端连接控制,这将导致数据处理不及时,会对云端网络依赖较大。并且,随着智能家居设备的增多,设备之间的互联互动,异构设备的统一管理,也成为了未来智能家居实现的问题。
5、智慧城市
智慧城市是目前各大城市都在积极发展的方向,也是高级别城市的目标。其演进阶段是信息化、数字化、智能化,当前智慧城市正处于智能化的实现道路上。通过信息化和数字化,把城市的大部分数据结构化并收集起来,进行智能化处理决策。
1、安防监控
视频监控是安防市场的重要组成,是数据的收集端。随着城市安防的持续投入,各社区、商场、银行网点、道路街边、停车场等公共环境都安装有监控摄像头,视频监控、人脸识别等功能,在安防系统中发挥着重要作用。
2、车联网
在互联网行业,有着软件定义一切的说法。同样,在汽车领域,软件定义汽车(SDV)也被认为是汽车行业未来发展的趋势。汽车的核心竞争力,逐渐由动力、机械方面转向软件能力,尤其是AI、大数据、云计算等技术在汽车行业的落地,将进一步推动这种转变的实现。
3、工业互联网
工业互联网,主要体现在对工业大数据的处理、模型的训练以及工业设备的远程优化控制。通过云计算、大数据、AI等技术赋能工业生产的智能化。现代工业的发展,逐渐形成了云计算中心与网络边缘的融合:
边缘侧:数据的预处理、分布式协同控制、异构网络设备的联通等由边缘侧计算单元处理。
4、智能家居
智能家居系统主要通过多种传感器技术,结合 AI 深度学习,不断做出环境适应的调整。目前,智能家居的实现模式主要是通过云端连接控制,这将导致数据处理不及时,会对云端网络依赖较大。并且,随着智能家居设备的增多,设备之间的互联互动,异构设备的统一管理,也成为了未来智能家居实现的问题。
5、智慧城市
智慧城市是目前各大城市都在积极发展的方向,也是高级别城市的目标。其演进阶段是信息化、数字化、智能化,当前智慧城市正处于智能化的实现道路上。通过信息化和数字化,把城市的大部分数据结构化并收集起来,进行智能化处理决策。
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边缘计算是一个新名词,它横跨OT、IT、CT多个领域,涉及网络联接、数据聚合、芯片、传感、行业应用多个产业链角色。具体来说,边缘计算指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,满足行业数字化在敏捷连接、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。
由于这些产生数据的事物和人通常不在云端,因此我们需要通过许多形式的在物联网(IoT)解决方案架构的边缘处的计算来补充云计算。
关于边缘计算(Edge computing )的讨论通常会忽略有多少类型的“边缘”计算,而我们将探讨边缘计算(Edge computing )的基本驱动因素和许多类型的边缘计算(Edge computing )。
由于边缘计算(Edge computing )指的是接近于事物,数据和行动源头处的计算,所以我们也可以把这种类型的数据处理使用更通用的术语来表示:邻近计算或者接近计算(Proximity Computing)。
邻近计算(Proximity Computing)的经济学因素
我们对周围所发生的事件需要及时地做出响应,以获得良好的用户体验(如当需要“改变电视频道”时)或者避免灾难(如当发生“煤气泄漏”时)。
虽然我们将会把越来越多的基础任务,推向装置所在的边缘,但这只是代表了越靠近边缘所在的装置会变更聪明,并不能就说它与云端毫无关系。
我倒是认为,云端也会因为边缘变聪明和智慧。云端未来更重要任务,将会扮演中央的协调管理者。就像是想利用一台智慧冷气设备,早一步在人们进大门前先开启室内冷气降温,若是没有云端事先取得他们所在位置及预计何时到达等资讯,谁来告诉冷气机这些事呢?
我们接下来将会看见「纯云端运算」年代的终结。Cloud过去的角色也会开始转变,扮演起更重要的角色,就是要成为一个分散式集体智慧(Distributed Collective Intelligence),由资料由ECT中文社区整理。
由于这些产生数据的事物和人通常不在云端,因此我们需要通过许多形式的在物联网(IoT)解决方案架构的边缘处的计算来补充云计算。
关于边缘计算(Edge computing )的讨论通常会忽略有多少类型的“边缘”计算,而我们将探讨边缘计算(Edge computing )的基本驱动因素和许多类型的边缘计算(Edge computing )。
由于边缘计算(Edge computing )指的是接近于事物,数据和行动源头处的计算,所以我们也可以把这种类型的数据处理使用更通用的术语来表示:邻近计算或者接近计算(Proximity Computing)。
邻近计算(Proximity Computing)的经济学因素
我们对周围所发生的事件需要及时地做出响应,以获得良好的用户体验(如当需要“改变电视频道”时)或者避免灾难(如当发生“煤气泄漏”时)。
虽然我们将会把越来越多的基础任务,推向装置所在的边缘,但这只是代表了越靠近边缘所在的装置会变更聪明,并不能就说它与云端毫无关系。
我倒是认为,云端也会因为边缘变聪明和智慧。云端未来更重要任务,将会扮演中央的协调管理者。就像是想利用一台智慧冷气设备,早一步在人们进大门前先开启室内冷气降温,若是没有云端事先取得他们所在位置及预计何时到达等资讯,谁来告诉冷气机这些事呢?
我们接下来将会看见「纯云端运算」年代的终结。Cloud过去的角色也会开始转变,扮演起更重要的角色,就是要成为一个分散式集体智慧(Distributed Collective Intelligence),由资料由ECT中文社区整理。
追问
好的,非常详细,感谢🙏
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