[VIP第1年] 指数:3
其他行业领域的应用：其他可以利用边缘计算技术的行业包括金融业和零售业。这两个行业都使用大型的客户和后端数据集来提供从选股信息到店内服装摆放的各种信息，可以从减少对云计算的依赖中获益。零售可以使用边缘计算应用程序来增强顾客体验。如今，许多零售商都在致力于改善店内体验，优化数据收集和分析的方式对它们而言一定比较有意义--尤其是考虑到许多零售商已经在尝试使用联网的智能显示屏，深圳多网口边缘计算。此外，深圳多网口边缘计算，许多人使用店内平板电脑所生成的销售点数据，这些数据会被传输到云端或数据中心，深圳多网口边缘计算。借助边缘计算，数据可以在本地进行分析，从而减少敏感数据泄漏的风险。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。深圳多网口边缘计算
随着我们朝着更加互联的生态系统迈进，数据生成将继续飞速增加，尤其是在5G技术取得腾飞，进一步加快网络连接以后。虽然中心云或数据中心传统上一直是数据管理、处理和存储的选择，但这两种方案都存在局限性。边缘计算可以充当替代解决方案，但由于该技术仍处于起步阶段，因此还比较难预料其未来的发展。设备能力方面的挑战--包括开发能够处理云端分流的计算任务的软件和硬件的能力--可能会出现。能否教会机器在能够在边缘执行的计算任务和需要云端执行的计算任务之间切换，也是一个挑战。即便如此，随着边缘计算更多地被采用，企业将有更多的机会在各个领域测试和部署这种技术。有些用例可能比其他用例更能证明边缘计算的价值，但整体来看，该技术对我们整个互联生态系统的潜在影响则可能是翻天覆地的。福建多网口边缘计算**边缘计算处理数据中心明显的优势：提高应用程序效率。
5G与边缘计算的未来：未来几年，诸如5G和Wi-Fi之类的无线通信技术也将影响边缘部署和利用，从而实现尚未探索的虚拟化和自动化功能，例如更好的车辆自主性和将工作负载迁移到边缘，同时使无线网络更灵活、更具成本效益。随着物联网的兴起和此类设备产生的突然过剩的数据，边缘计算引起了人们的注意。但由于物联网技术仍处于相对初级阶段，物联网设备的演变也将对边缘计算的未来发展产生影响。这种未来替代方案的一个例子是微型模块化数据中心（MMDC）的发展。MMDC是一个盒子里的数据中心，将一个完整的数据中心放在一个小型移动系统中，该系统可以部署在更接近数据的地方--例如在一个城市或地区--让计算更接近数据，而不会让数据更合适。
为避免移动承载网络被管道化，电信标准组织和运营商正在研究在未来5G网络中，如何与移动互联网及物联网业务深度融合，进而提升移动网络带宽的价值。欧洲电信标准协会ETSI提出的移动边缘计算(MobileEdgeComputing，MEC)是基于5G演进的架构，并将移动接入网与互联网业务深度融合的一种技术。MEC一方面可以改善用户体验，节省带宽资源，另一方面通过将计算能力下沉到移动边缘节点，提供第三方应用集成，为移动边缘入口的服务创新提供了无限可能。移动网络和移动应用的无缝结合，将为应对各种OTT(OverTheTop)应用提供了有力的武器。边缘计算节点之间能够互通状态和诊断信息。
在边缘计算的发展过程中，还有一个概念值得注意，这就是所谓「雾计算」。这两个概念有容易混淆。「雾计算」更强调在设备的网关里处理数据，数据被「雾计算」收集到设备的网关，进而处理、存储，并将处理后的数据发挥需要数据的设备中。而边缘计算更强调「边缘」，也就是更靠近数据生成的设备端，「雾计算」则介于云计算和边缘计算之间。这也意味着，边缘计算有着诸多「先天优势」，其一，更实时、更快速的数据处理能力。由于减少了中间传输的过程，数据处理的速度也更快。其二，成本更低。边缘计算处理的数据是「小数据」，从数据计算、存储上都具有成本优势。其三，更低的网络带宽需求。随着联网设备的增多，网络传输压力会越来越大，而边缘计算的过程中，与云端服务器的数据交换并不多，因此也不需要占用太多网络带宽；第四，提升应用程序的效率。结合上面的三个优势来看，当数据处理更快、网络传输压力更小、成本也更低的时候，应用程序的效率也会较大提升。第五，边缘计算让数据隐私保护变得更具操作性，这在今年5月欧盟通过史上较严格的数据保护法律之后意义重大。智锐通ZRT-MIN-EC01基于IntelKabylake平台，支持LGA1151六、七代处理器。福建多网口边缘计算**
编程语言需要考虑工作流中硬件的异构性和各种资源的计算能力。深圳多网口边缘计算
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。深圳多网口边缘计算
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