视频作者：北京鲁科数据科技有限公司
边缘设备智能化的基本要求
将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张，得到了越来越广泛的共识。诸如联邦学习之类的概念，通过共享的预测模型进行协作学习这种方式，将标准集中式机器学习(ml)方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中，消解了对可实现ml能力的要求。5而各种深度*网络(dnn)，每天都在发展、以更好地赋能基于边缘的处理功能。成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的ai不同的商机——例如：个性化购物，基于ai的助手;或在制造设施中进行预测分析。边缘/雾计算的应用，比如：车辆的自动驾驶;需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制;甚至是使用ml、可更好地管理可再生能源的智能电网终端设备;以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。对于此类应用，边缘计算报价，成功实施ai的主要决定因素包括：成本效益低功耗可重构性/灵活性尺寸
边缘计算的优势
虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括：
·实时或更快速的数据处理和分析：数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延的时间。
·较低的成本：企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。
·网络流量较少：随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增加。因此，网络带宽变得更加有限，让云端不堪重负，造成更大的数据瓶颈。
·更高的应用程序运行效率：随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高地运行。
什么是边缘计算？
大家知道，云计算解决了算力需求与硬件成本之间的矛盾，让人们能轻松实现各类数字化应用。
随着运用普及，云计算也会面临新问题。试想一下，如果大家都在玩一个很火的手游，而它的服务器只部署在a城市这一个中心数据节点。那就会出现以下情况：一是距离较远的b城市的游戏的玩家玩起来延迟特别高，因为服务器离用户太远了，传输时延随之增加。二是中心节点不堪重负，由于数据高度集中，访问流量都汇聚到a城市节点，带宽或者性能一旦跟不上，就容易出现拥塞。这些会导致云端响应慢，网关边缘计算报价，延迟高，玩游戏卡成了看幻灯片，这种用户体验谁也受不了。
为应对这些新挑战，新基建边缘计算报价，边缘计算应运而生。人们对云计算的集中化结构进行了拆分，把需要快速响应的服务能力部署到网络边缘，智能交通边缘计算报价，也就是尽可能靠近用户的地方。这样既缩短了服务器到用户的距离，又通过分布式结构有效缓解了中心节点的压力。简单的说，把云计算延伸到网络边缘，在靠近用户的地方提供服务，就是边缘计算。
如果用快递来打个比方，或许你就能更好理解“边缘计算”节点的概念。买家在网购下单后，到货速度当然越快越好，但如果从北京发货到重庆，再快也不可能当日达。于是，网购平台在重庆建了个“本地仓”，这样不仅重庆用户可以当天就收货，而且还节约了邮费。你把快递包裹想象成数据，物流想象成网络，那么“本地仓”就是边缘计算节点。
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