智能設備與邊緣計算初探與前瞻

邊緣計算正在興起。您是否已爲這種分析驅動的未來願景的曙光做好準備，該願景結合了AI和網絡方面的先進技術來創建功能更強大的本地化系統?
邊緣計算正在興起。您是否已爲這種分析驅動的未來願景的曙光做好準備，該願景結合了AI和網絡方面的先進技術來創建功能更強大的本地化系統?

智能設備與邊緣計算初探與前瞻智能設備與邊緣計算初探與前瞻

邊緣計算有望在今年取得重大發展，這些變化將對基礎架構、網絡和分析產生重要影響。因此，在您要平衡的所有其他優先事項中，您將希望繼續關注今年的邊緣計算髮展。

邊緣計算將處理帶到網絡上的設備或網關。基本概念是由以下思想驅動的：必須以極低的延遲執行某些類型的處理才能反饋諸如本地分析、機器人功能和傳感器操作之類的過程。強大的邊緣設備和網關可以壓縮數據以傳輸到雲端，執行預處理或處理和協調自主任務，而無需訪問中央計算機。

由於這些功能，邊緣計算與物聯網(IoT)的不斷髮展以及5G移動網絡的推出緊密相關。對於分析和數據，可能會存在重大的新機遇和挑戰。必須建立支持基礎設施，並且將對安全性提出新要求，並需要新的模型來處理IoT數據。
對於需要低延遲數據傳輸，非常高的帶寬或強大的本地處理能力的應用而言，儘可能接近使用點的計算一直很重要，特別是對於機器學習(ML)和其他分析。

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當前最主要的用途之一是自動駕駛汽車，其需要來自雲的數據。如果對雲的訪問被拒絕或減慢，它們必須能夠繼續執行;沒有延遲的空間。車輛上所有傳感器產生的數據量巨大，不僅必須在本地進行處理，而且發送到雲的任何數據都必須按需進行壓縮和傳輸，以免佔用過多的可用帶寬並浪費寶貴的時間。IoT應用通常是邊緣計算的重要驅動程序，因爲它們共享相似的配置文件。

邊緣計算正在發展一系列應用案例，這些用例包括自主管理設備、工業4.0工業機器人、智能家居設備、AR / VR、通信功能、AI和ML、醫學和金融等等。在這些應用領域的每一箇中都有可能發現最小的延遲和大量本地處理可能是有利的情況。但是，分析家認爲這種情況會進一步發展，許多公司對此表示贊同。
原文鏈接：https://www.linuxprobe.com/intelligent-edge-computing.html