什么是边缘计算?有什么好处?

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2022-06-29 · 百度认证:厦门巨擘网络科技有限公司官方账号
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边缘计算(Edge Computing)是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法,这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据,这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。

好处:在边缘计算中,传感器数据不需要传输到汽车上或者云端的数据中心,来查看是否有什么东西影响了发动机的运转。

本地化数据处理和存储对计算网络的压力更小。当发送到云端的数据变少时,发生延迟的可能性,以及云端与物联网设备之间的交互导致的数据处理延迟就会降低。

这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务,它们包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU。

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(Fog Computing)。边缘计算具体是指在网络的“边缘”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。

换句话说,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。”

回到无人辅助驾驶场景:传感器能够收集数据,但不能立即对数据采取行动。例如,如果一名车辆工程师想要了解汽车车轴和刹车系统是如何运行的,他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否需要进行维修或替换。在这种情况中,数据处理使用边缘计算,但它并不总是即时进行的(与确定引擎状态不同)。而使用雾计算,短期分析可以在给定的时间点实现,而不需要完全返回中央云。

图为信息科技(深圳)有限公司
2021-01-25 广告
专业可靠的边缘计算可以咨询图为信息科技(深圳)有限公司了解一下,图为信息科技(深圳)有限公司(简称:图为信息科技)是基于视觉处理的可靠的边缘计算方案解决商。作为一家创新企业,多年来始终专注于人工智能领域的发展,致力于为客户提供满意的解决方案... 点击进入详情页
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网心科技
2022-10-19 · 百度认证:深圳市网心科技官方账号
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边缘计算指的是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。这些物或数据源头的一侧搭载着融合网络、计算、存储、 应用核心能力的边缘计算平台,为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算。

什么是边缘计算?边缘计算有什么好处?

边缘计算有以下好处:

  1. 降低时延:因边缘云就近提供计算和网络覆盖,用户可以更快地获取所需的计算结果。

  2. 自行恢复:当网络出现异常问题甚至网络中断时,边缘云的节点可以实现本地自治和自恢复。

  3. 节约带宽:用户从边缘基础设施调取所需的计算结果或存储文件,仅需少数网络跳转。

  4. 自由调度:业务逻辑可以由中心云动态分发,具体在哪个边缘节点执行是可以调度的。

  5. 安全可靠:通过部署特定的数据访问策略,服务商可以为用户提供更加安全或合规的数据存储方案,以及与传统云计算一体化的安全防护能力。

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英码科技
2021-07-05 · 超过64用户采纳过TA的回答
知道小有建树答主
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什么是边缘计算
在解释边缘计算前,我们先研究研究地球上一种奇怪的生物——章鱼。有研究人员感慨,“章鱼就像外星生物。”这是因为章鱼有很多区别于其他动物的地方。一个明显的特点是60%的神经元分布在八条腿上。一个大脑+多个小脑的分布式方式,让章鱼在捕猎时动作异常灵敏。
边缘计算与章鱼神经元分布方式十分相似。它可以在网络的边缘侧,为应用开发者和服务提供商提供云服务和IT环境服务。目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽
一种技术的诞生,往往是为了解决某一种问题,边缘计算也一样。传统云计算模式下,存在高延迟、网络不稳定和低带宽等问题。如果将部分或者全部处理程序,迁移到离用户较近的地点,便能解决这些问题,提高数据传输效率和稳定性。

边缘计算能干什么?
随着互联网的发展,数据量越来越大,如果将海量的数据,传输到云计算中心,并产生决策,显然不太现实。这时候边缘计算就能体现它的优势,数据不再需要传输到遥远的云端,在边缘侧就能解决。
边缘计算典型的应用领域:CDN、物联网(车联网)、区块链。
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day筱墨
2023-05-10
知道答主
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边缘计算,指的是将数据处理和分析任务在设备本地的新型计算模式。它能减少对云端服务器需求的同时,可大大减少延迟、提供隐私保护,具有高可用性和可扩展性。拿移动云的5G+边缘计算解决方案(https://gwyydc.cmecloud.cn:8106/t/Pvvo)来讲,它在靠近物或数据源头的网络边缘侧,通过5G专有网络接入,就近提供边缘智能的连接与计算服务,能满足行业在敏捷联接、实时业务、数据处理、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。具体来讲,该产品能满足四大行业发展需求:一是边缘数据接入。在工业、能源、交通等行业,边缘侧大量的传感器、RTU/DTU、工业控制系统、专业装备等存在数据接入实现泛在感知的迫切需求;二是丰富协议适配𰤴边缘数据采集设备需要具备丰富的协议适配能力,将采集到的各类多源异构数据进行格式统一和语义解析,并进行数据剔除、压缩、缓存等操作后传输至云端;三是超低时延响应。在远程工业控制、生产联动、车联网、AR/VR等应用场景下,集中式处理模式无法满足超低时延响应的需求;四是边缘智能应用。在边缘侧按需部署各类实时分析与反馈控制的智能应用,并提供边缘应用开发所需的资源调度、运行维护、开发调试等各类功能。
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