[VIP第1年] 指数:3
边缘计算提交事务请求，事务询问：协调者向所有的参与制发送事务内容，询问是否可以执行事务提交操作，并开始等待各参与者的响应。执行事务：各参与者节点执行事务操作，并将Undo和Redo信息记入事务日志中。各参与者向协调者反馈事务询问的响应：如果参与者成功执行了事务操作，那么就反馈给协调者Yes响应，表示事务可以执行，反之，山西小型化边缘计算推理终端，反馈No响应。阶段二：执行事务提交协调者根据参与者的反馈情况决定是否进行事务提交操作，山西小型化边缘计算推理终端，山西小型化边缘计算推理终端。有两种可能性。边缘计算需要实现基于网络的数据冗余、数据保护和数据容错等功能。山西小型化边缘计算推理终端
当然，边缘计算当环境上升到城市的高度的时候，这种命名机制可能就不是很合适了，还可以进行进一步的讨论。在物联网环境中会有大量的数据生成，并且由于物联网网络的异构环境，生成的数据是各种格式的，把各种各样的数据格式化对边缘计算来说是一个挑战。同时，网络边缘的大部分事物只是周期性的收集数据，定期把收集到的数据发送给网关，而网关中的计算是有限的，他只能计算很新的数据，因此边缘结点的数据会被经常刷新。利用集成的数据表来计算感兴趣的数据。山西小型化边缘计算推理终端边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。
边缘计算系统需要多台服务器同时工作。当服务器数量增多时，其中的一些服务器出现故障是在所难免的。我们希望这样的情况不会对整个系统造成太大的影响。在系统中的一部分节点出现故障之后，系统的整体不影响客服端的读/写请求称为可用性。边缘计算系统中的多台服务器通过网络进行连接。但是我们无法保证网络是一直通畅的，边缘式系统需要具有一定的容错性来处理网络故障带来的问题。一个令人满意的情况是，当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候，边缘计算系统仍然能够工作。
全球智能手机的快速发展，推动了移动终端和“边缘计算”的发展。而万物互联、万物感知的智能社会，则是跟物联网发展相伴而生，边缘计算系统也因此应声而出。事实上，物联网的概念已经提出有超过15年的历史，然而，物联网却并未成为一个火热的应用。一个概念到真正的应用有一个较长的过程，与之匹配的技术、产品设备的成本、接受程度、试错过程都是漫长的，因此往往不能比较快形成大量使用的市场。根据Gartner的技术成熟曲线理论来说，在2015年IoT从概念上而言，已经到达顶峰位置。因此，物联网的大规模应用也开始加速。因此未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期，边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。全球智能手机的快速发展，推动了移动终端和“边缘计算”的发展。
基于对机器人行业规模发展规模、机器人在多领域多场景细分化、以及对5G/边缘计算等技术在机器人行业的应用前景的共同看好，英特尔携手合作伙伴商用机器人持续探索5G、AI、边缘计算、等技术在机器人领域的技术突破，推动机器人在不同领域的应用落地，加速实现产业规模化和商用化。谈及万物智联趋势的辐射，尤其在后**时期和新基建政策的双重推动下，各行业对于智能化升级都呈现了更大程度、更为明确的需求。因此，各领域、各行业、各场景下的智能终端层出不穷，或在加入一些智能化的功能模块，或是基于新型需求或应用模式开发出新品类的智能硬件。在这其中，有一类智能终端在功能上涵盖了感知、传输、计算、决策、执行的多个环节，智能化程度和行业应用价值都呈现突飞猛进的势头，这就是机器人行业。使用边缘技术，可以在更靠近边缘的地方运行人工智能和机器学习工作负载，而不必向云端发送大量数据。山西小型化边缘计算推理终端
边缘计算采取行动通过各种形式的输出和致动器来改变物理状态。山西小型化边缘计算推理终端
停车场的车牌识别。如果是按照传统方法，需要在粗略的检测到车牌后，连续发送多张照片给数据中心的服务器去做识别，现场需等待服务器的结果来决定是否放行或停车收费金额。一些比较弱的前端甚至没有检测车牌的能力，而需要将全部视频流发送给服务器做识别。这种环境就是对带宽和响应速度都有较高要求的。这不仅导致了放行效率的降低，也会在网络出现拥堵时导致现场等待比较长时间，甚至网络故障时完全不可用。网络的效率实际上成了比较多AI应用的瓶颈，而不得不选择走边缘计算的路子。高带宽自然是昂贵的，但短时延其实是更加昂贵的。电影《蜂鸟计划》中的主角就是为了追求低时延而花费无数。现实中高带宽却拥有极大时延的例子也比较多，一个极端的例子就是RFC-1149，描述了用信鸽带着存储卡来传递数据，其带宽总能与时俱进，但时延也是一如既往。山西小型化边缘计算推理终端
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