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---。传统云计算模型下,北京边缘计算,应用将数据传送到云计算中心,再请求数据处理结果,---边缘计算,增大了系统---。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,智能交通边缘计算,一旦由于网络问题而加大系统---,将会造成---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,---减少了系统---,千兆无线技术的普及为网络传输速度提供了---,这些都使边缘服务比云服务有---的响应能力。
边缘计算就如同“哈姆雷特”,不同角度认识不同,这是由于边缘太过于宽泛。
在总体上边缘计算可分为云边缘和物联边缘两大类。
云边缘包括etsi定义的多接入边缘计算mec,fpga边缘计算,也包括aws的outts平台等等。
物联边缘是边缘计算和iot场景结合,包括工业边缘计算等等,能提供数据分析,ai推理等实现物联到智联。
边缘计算结合5g网络,是行业的数字化和智能化转型的基础设施,也是支撑数字孪生的基础平台。
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。
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