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边缘计算是指：与将数据传到远程的云端进行处理相对，边缘计算则是在靠近数据源头的网络边缘提供计算和存储资源。通俗的说，边缘计算是去中心化或分布式的云计算，原始数据不传回云端，而是在本地完成分析。看好边缘计算的人认为计算能力正在从云端向边缘移动，因此边缘计算会成为下一个像云计算这样成功的技术爆发点。另一方面，边缘计算是驱动物联网的关键技术，因此边缘计算的推动者往往是从事物联网的人。有了定义还不足以理解边缘计算，甘肃算力强大边缘计算智能安防，甘肃算力强大边缘计算智能安防，甘肃算力强大边缘计算智能安防，你可能会问到底什么是边缘呢？边缘是一个比较笼统的概念，它是指接近数据源的计算基础设施，不同的边缘计算提供商往往有不同的边缘。对于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。甘肃算力强大边缘计算智能安防
云计算正在影响着包括工业自动化在内的方方面面的应用，这是因为它提供了易于使用、计算和存储能力出众，且具有高性能等诸多优越性，而所有这些都是在不要求巨大的投资，或者在不要求目前已经负载过重的自有计算机和服务支持的前提下进行的。云计算和服务的提供者有像微软的Azure和亚马逊的AWS等这样的公有云，他们有许多各种各样的软件工具，例如数据分析和预测的软件工具，这些都可以为广大的工业部门和流程自动化装置所利用，来解决和应付制造、生产和业务的挑战。许多工业自动化的应用，诸如历史数据、基于状态的监控、预测维护、资产管理和故障分析等，目前都在运用云计算的方法，已经获得了更好的性价比。贵州人工智能边缘计算智能安防数据可分布既是边缘计算的特征也是边缘计算模型对待处理数据**的要求。
智能制造有望从现代工厂大量部署的传感器中获得洞见。由于能够减少滞后，边缘计算可能会使得制造流程能够更快速地做出响应和变动，能够实时地应用数据分析得出的洞见和实时行动。这可能包括在机器过热之前将其关闭。一家工厂可以使用两个机器人来完成同样的任务，两个机器人装有传感器，并连接到一个边缘设备上。边缘设备可以通过运行一个机器学习模型来预测其中一个机器人是否会操作失败。如果边缘设备断定机器人比较可能会出现故障，它就会触发行动来阻止或减慢机器人的运转。这会使得工厂能够实时地评估潜在的故障。如果机器人能够自己处理数据，它们也可能变得更加自给自足和反应灵敏。边缘计算应该支持更快地从大数据中更多的洞见，以及支持将更多的机器学习技术应用到业务运营中。目标是，挖掘实时产生的海量数据的巨大价值，防止安全隐患，并减少工厂车间机器运转中断的情况。
边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。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。据估计，到2020年，每人每天平均将产生1.5GB的数据量。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，云计算可能无法完全处理这些数据--尤其是在某些需要非常快速地处理数据的使用场景当中。边缘计算是云计算以外的另一种可选解决方案，未来它的应用范围比较有可能将远不止是无人驾驶汽车。包括亚马逊、微软和谷歌在内的一些科技巨头都在探索“边缘计算”技术，这可能会引发下一场大规模的计算竞赛。虽然亚马逊云服务AmazonWebServices(AWS)在公共云领域仍然占据主导地位，但谁将成为这个新兴的边缘计算领域的领导仍有待观察。边缘计算使计算和数据存储更靠近收集数据的设备，而不是依赖于可能远在数千英里之外的中心位置。
移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)可利用无线接入网络就近提供电信用户IT所需服务和云端计算功能，而创造出一个具备高性能、低延迟与高带宽的电信级服务环境，加速网络中各项内容、服务及应用的快速下载，让消费者享有不间断的高质量网络体验。根据Gartner的报告，到2020年全球连接到网络的设备将达到约208亿台，移动端应用将迫切需要一个更有竞争力、可扩展，同时又安全和智能的接入网。移动边缘计算将会提供一个强大的平台解决未来网络的延迟、拥塞和容量等问题。除此之外，根据各大设备厂商、运营商较近发布的报告，5G将会是一个聚集了计算和通信技术的平台，而移动边缘计算将是其中不可缺少的一个重要环节。在5G时代，MEC的应用将伸展至交通运输系统、智能驾驶、实时触觉控制、增强现实等领域。边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用中心能力的开放平台。甘肃算力强大边缘计算智能安防
边缘计算节点之间能够互通状态和诊断信息。甘肃算力强大边缘计算智能安防
分区和拆分任务：对于边缘计算来说，较大的难点在于如何动态、大规模地部署运算和存储能力以及云端和设备端如何高效协同、无缝对接。不断发展的分布式计算已经催生了许多技术用来促进在多个地理位置分区执行任务。任务分区通常在编程语言或管理工具中明确表示。然而，利用边缘节点来实现分区计算不光光带来了有效分割计算任务的挑战，对于如何能在不需要明确定义边缘节点的能力或位置，以自动化的方式进行计算的问题上，也遇到了瓶颈。因此，需要一种新型的调度方式，以便将分割的任务部署到各个边缘节点上。高水准的服务质量（QoS）和服务体验（QoE）。另一个挑战是需要确保边缘节点实现高吞吐量，并且在承接额外计算工作量时运行可靠。例如，当基站过载时，可能影响连接到基站的其他边缘设备。因此需要对边缘节点的峰值时间周全了解，以便可以用灵活的方式来分割和调度任务。复杂的算法如何在云端和边缘设备之间合理分解和整合，需要一个对云管端三者都有控制力的技术来实现。甘肃算力强大边缘计算智能安防
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