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在云计算场景下，不同行业的用户都可将数据传送至云计算中心，然后交由计算机从业人员进行数据的存储、管理和分析。云计算中心将数据抽象并提供访问接口给用户，这种模式下计算机从业人员与用户行业解耦和，他们更专注数据本身，不需对用户行业领域内知识做太多了解，浙江人工智能边缘计算智慧社区，浙江人工智能边缘计算智慧社区。但是在边缘计算的场景下，边缘设备更贴近数据生产者，与垂直行业的关系更为密切，设计与实现边缘计算系统需要大量的领域专业知识。另一方面，浙江人工智能边缘计算智慧社区，垂直行业迫切需要利用边缘计算技术提高自身的竞争力，却面临计算机专业技术不足的问题。因此计算机从业人员必须与垂直行业紧密合作，才能更好地完成任务，设计出下沉可用的计算系统。边缘计算的计算规模是比较庞大的。浙江人工智能边缘计算智慧社区
边缘计算架构是一个复杂的系统工程，针对特定应用的数据计算有不同的系统架构解决方案。不同的计算方法会影响计算性能、计算成本、冗余度、工程复杂性等。边缘计算技术来源涉及边缘式系统和数据库，它要求实现：数据分布均匀；数据一致性；容错能力；事务与并发控制；易用性；负载均衡；数据的压缩和解压缩问题；边缘计算面临的数据大致可以分为三类：非结构化数据：视频、图片等；半结构化数据：Html文档等，模式结构与数据混在一起；结构化数据：一般计算在数据库中，由二维结构表表示。浙江人工智能边缘计算智慧社区边缘计算在压力比较大的时候仍然可以提供正常的服务能力。
边缘数据选择。边缘节点众多，产生的数据数量和类型也众多，这些数据间互有交集，针对一个问题往往有多个可供选择的解决方案.例如在路况实时监控应用中，既可以利用车上摄像头获得数据，也可以利用交通信号灯的实时数据统计，还可以利用路边计算单元进行车速计算。因此如何为特定应用合理地选择不同数据源的数据，以较大程度地降低延迟和带宽，提高服务的可用性是一个重要问题。如何选择边缘节点，处理好边缘节点与现有基础设施的关系，保证边缘节点的可靠性的研究非常紧迫。
边缘计算将高速计算留给一些热点区域。这样比较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。边缘计算方式具有比较高的可扩展性，能够添加多个计算节点，来实现储存容量的线性扩展。边缘计算可以支撑块计算的快照、主机的系统镜像计算等应用。
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，实现负载均衡，这样就不会出现单个储存区域负载过重的情况。边缘计算方式具有自动容错、自动负载均衡的特性，所以数据可以分布计算在一些低成本的服务器里，另外边缘式储存方式还能线性扩展，使得增加、减少服务器的成本低，实现边缘计算系统的自动运维。在边缘计算的容灾中，一个重要的手段就是多时间点快照技术，使得用户生产系统能够实现一定时间间隔下的各版本数据的保存。边缘计算管理超过千万亿字节级别的大数据，能够达到非常高的性能。浙江人工智能边缘计算智慧社区
边缘计算的计算要求是很多样的。浙江人工智能边缘计算智慧社区
边缘计算是一个比较新的方向，比较多公司都在尝试发展相关的技术，但又各有特色。首先我们需要知道什么是边缘计算。边缘计算的朴素理解就是把计算尽量靠近数据的生产和使用端。与边缘计算相反的就是当地采集数据，将数据发送给数据中心进行处理，再发给当地做执行。将计算能力放在数据中心诚然有比较多好处，比如易于统计和备份。但也有些场景就非常不适合，比如传输数据量过大，对数据处理时延要求极高等等。这些环境就是边缘计算的典型应用环境。浙江人工智能边缘计算智慧社区
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