[VIP第1年] 指数:3
边缘计算是一种使计算机数据计算更接近需要的位置的边缘式计算模式。[1]计算主要或完全在边缘式设备节点上执行。边缘计算将促进应用程序、数据和计算能力（服务）更靠近用户，而不是更靠近集中点。边缘计算的目标是需要更接近边缘式系统技术与物理世界交互的动作源的应用程序或一般功能，江西轻便边缘计算**，江西轻便边缘计算**，江西轻便边缘计算**。尽管它可以与集中式云交互，边缘计算不需要与任何集中式云联系。与云计算不同，边缘计算指的是网络边缘的分散数据处理。边缘应用服务减少了必须移动的数据量、随之而来的流量以及数据必须传输的距离。边缘计算扩展了多个节点后，计算的数据就会转移到新的节点。江西轻便边缘计算**
边缘计算数据的处理能力也会有进一步的提升。低延迟：在大城市中，有很多服务是要求具有实时特性的，这就要求响应速度能够尽可能的进一步提升。比如医疗和公共保护方面，通过边缘计算，将减少数据在网络中传输的时间，简化网络结构，对于数据的分析、诊断和决策都可以交由边缘结点来进行处理，从而提高用户体验。位置感知：对基于位置的一些应用来说，边缘计算的性能要由于云计算。比如导航，终端设备可以根据自己的实时位置把相关位置信息和数据交给边缘结点来进行处理、边缘结点基于现有的数据进行判断和决策。黑龙江无风扇边缘计算园区识别边缘计算的规模大，因此需要构建高效合理的计算层次结构。
边缘计算将高速计算留给一些热点区域。这样很大的增强了整体计算的性能，在读写缓存性能也会提高。边缘计算允许高速计算和低速计算分开部署，在不可预测的业务环境或敏捷应用的情况下，边缘计算方法的优势能发挥到佳，解决了目前缓存分层计算大的问题是当性能池读不命中后，从冷池提取数据的粒度太大，导致延迟高，从而给造成整体的性能的抖动的问题。边缘计算方式具有很高的可扩展性，能够添加多个计算节点，来实现储存容量的线性扩展。
边缘计算的大数据计算体系规模庞大．结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能。系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移。以实现负载均衡；同时．结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响。计算层级内的优化技术，构建计算系统时．需要基于成本和性能来考虑，因此计算系统通常采用多层不同性价比的计算器件组成计算层次结构。边缘计算的计算规模是比较庞大的。边缘计算的工作效率是传统方式的很多倍，很受到欢迎。
边缘计算传送海量数据需要一定的时间，云中心处理数据也需要一定的时间，这就会加大请求响应时间，用户体验极差。物联网的推动：现在几乎所有的电子设备都可以连接到互联网，这些电子设备会后产生海量的数据。传统的云计算模型并不能及时有效的处理这些数据，在边缘结点处理这些数据将会带来极小的响应时间、减轻网络负载、保证用户数据的私密性。在传统的内容分发网络中，数据都会缓存到边缘结点，随着物联网的发展，数据的生产和消费都是在边缘结点。边缘计算的目标是需要更接近分布式系统技术。江西轻便边缘计算**
边缘计算利用位置服务器定位计算信息。江西轻便边缘计算**
边缘计算在应用程序中涉及多个不同的单机事务，只有在所有的单机事务完成之前和完成之后，数据是完全一致的。我们引出了一致性模型，这里我们由强到弱简单的介绍几种常见的一致性模型。为了保证边缘计算系统的高可靠和高可用，数据在系统中一般计算多个副本。当某个副本所在的计算节点出现故障时，边缘计算系统能够自动将服务切换到其他的副本，从而实现自动容错。边缘计算系统通过复制协议将数据同步到多个计算节点，并确保多个副本之间的数据一致性。江西轻便边缘计算**
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