企业视频展播，请点击播放视频作者：北京速***子科技有限公司如何理解边缘计算边缘计算中的边缘指的是网络边缘上的计算和存储资源，这里的网络边缘与数据中心相对，无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。边缘计算则是利用这些资源在网络边缘为用户提供服务的技术，使应用可以在数据源附近处理数据。如果从仿生的角度来理解边缘计算，我们可以做这样的类比：云计算相当于人的大脑，边缘计算相当于人的***末端。当到手时总是下意识的收手，然后大脑才会意识到到了手，因为将手收回的过程是由***末端直接处理的非条件反射。这种非条件反射加快人的反应速度，避免受到更大的伤害，同时让大脑专注于处理智慧。未来是万物联网的时代，思科预计2020年将有500亿的设备接入互联网，我们不可能让云计算成为每个设备的“大脑”，新基建边缘计算设备，而边缘计算就是让设备拥有自己的“大脑”。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，安徽边缘计算设备，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，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点说到边缘计算，我们不得不提到的就是云计算。云计算服务是一种集中式服务，所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。资源的高度集中与整合使得云计算具有很高的通用性，然而，面对物联网设备和数据的爆发式增长，基于云计算模型的聚合性的服务逐渐显露出了其在实时性、网络制约、资源开销和隐私保护上的不足。相比于云计算，边缘计算可以更好地支持移动计算与物联网应用，具有以下明显的优点：1、极大缓解网络带宽与数据中心压力。2、增强响应的实时性。万物互联场景下应用对于实时性的要求极高。传统云计算模型下，应用将数据传送到云计算中心，再请求数据处理结果，增大了系统延迟。以无人驾驶汽车应用为例，高速行驶的汽车需要毫秒级的反应时间，一旦由于网络问题而加大系统延迟，网关边缘计算设备，将会造成严重后果。而边缘计算在靠近数据生产者处做数据处理，不需要通过网络请求云计算中心的响应，大大减少了系统延迟，千兆无线技术的普及为网络传输速度提供了保证，这些都使边缘服务比云服务有更强的响应能力。３、保护隐私数据，提升数据安全性。物联网应用中数据的安全性一直是关键问题，调查显示约有78%的用户担心他们的物联网数据在未***的情况下被第三方使用。云计算模式下所有的数据与应用都在数据中心，用户很难对数据的访问与使用进行细粒度的控制。随着智能家居的普及，许多家庭在屋内安装网络摄像头，如果直接将视频数据上传至云数据中心，视频数据的传输不仅会占用带宽资源，还增加了***用户隐私数据的风险。北京速***子(图)-新基建边缘计算设备-安徽边缘计算设备由北京速***子科技有限公司提供。北京速***子科技有限公司为客户提供“高速数据采集”等业务，公司拥有“鲁科数据”等品牌，专注于仪器仪表等行业。，在北京市海淀区安宁庄路26号楼8层802房1号的名声不错。欢迎来电垂询，联系人：白利。)