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边缘计算针对应用和负载的计算优化技术，传统数据计算模型需要支持尽可能多的应用，因此需要具备较好的通用性。大数据具有大规模、高动态及快速处理等特性，通用的数据计算模型通常并不是能提高应用性能的模型．而大数据计算系统对上层应用性能的关注远远超过对通用性的追求。针对应用和负载来优化计算，就是将数据计算与应用耦合。简化或扩展边缘式文件系统的功能，根据特定应用、特定负载，河南轻便边缘计算主机、特定的计算模型对文件系统进行定制和深度优化，河南轻便边缘计算主机，使应用达到佳性能，河南轻便边缘计算主机。边缘计算允许高速计算和低速计算分开部署。边缘计算的计算要求是很多样的。河南轻便边缘计算主机
边缘计算利用视频来达成某种目的成为一种合适的手段，但是云计算这种模型已经不适合用于这种视频处理，因为大量数据在网络中的传输可能会导致网络拥塞，并且视频数据的私密性难以得到保证。因此，提出边缘计算，让云中心下放相关请求，各个边缘结点对请求结合本地视频数据进行处理，然后只返回相关结果给云中心，这样既降低了网络流量，也在一定程度上保证了用户的隐私。举例而言，有个小孩儿在城市中丢失，那么云中心可以下放找小孩儿这个请求到各个边缘结点，边缘结点结合本地的数据进行处理，然后返回是否找到小孩儿这个结果。广州边缘计算OED定制边缘计算的计算效率非常的高。
边缘计算从延迟、带宽、能耗和花费这四个方面来讨论很优化的指标。延迟：很明显云中心具有强大的处理能力，但是网络延迟并不单单是处理能力决定的，也会结合数据在网路中传输的时间。拿智慧城市距离来说，如果要寻找丢失的小孩儿信息，在本地的手机处理，然后把处理结果返回给云明显能加快响应速度。当然，这种事情也是相对而言的，我们需要放一个逻辑判断层，来判断把任务交给哪一个节点处理合适，如果此时手机正在打游戏或者处理其他非常重要的事情，那么手机就不是很适合处理这种任务。
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。这些设备的边缘技术使其非常适合以下应用。物联网边缘。边缘计算是由于物联网设备的大规模增长而产生的。这些设备将连接到互联网，从云端发送或接收数据。有时他们需要在操作时传输大量数据。因此，物联网边缘是指使用物联网网关使用户能够使用物联网设备执行边缘计算的概念。边缘计算设备可以用作网关或数据处理单元。工业4.0和工业物联网边缘。边缘计算设备将工业物联网设备组合在一起。例如，生产车间传送带上的工业物联网传感器可能会将数据（无线或有线）传送到现场的边缘计算硬件。然后，边缘设备运行AI分析、任何ML算法或任何类型的数据处理来获得洞察力，而不需要将数据发送到云端。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。
边缘计算相比把所有视频上传到云中心，并让云中心去解决，这种方式能够更快的解决问题。物联网的发展让普通人家里的电子器件都变得活泼了起来，**让这些电子器件连上网络是不够的，我们需要更好的利用这些电子元件产生的数据，并利用这些数据更好的为当前家庭服务。考虑到网络带宽和数据私密保护，我们需要这些数据比较好*能在本地流通，并直接在本地处理即可。我们需要网关作为边缘结点，让它自己消费家庭里所产生的数据，上海人工智能边缘计算智能安防。同时由于数据的来源有比较多（可以是来自电脑、手机、传感器等任何智能设备），人工智能边缘计算智能安防。边缘计算中面临比较多出错的可能性，比如机器宕机，网络分区，程序崩溃等等。边缘计算需要通过合适的计算框架或者工具对这些数据进行计算。广州边缘计算OED定制
边缘计算需要定制一个特殊的OS，以至于它能把这些抽象的数据揉和在一起并能有机的统一起来。河南轻便边缘计算主机
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