基础设施层，包括各种类型的服务器，如以计算能力为主的计算型服务器、存储为主的存储型服务器以及硬件加速卡之类，满足ai推理、图形图像渲染、网络高速转发等需求。虚拟化层，---边缘计算设备，为上层各种能力服务以及app应用提供虚拟化平台资源及管理，包括虚机和容器两种类型，满足不同应用共享统一的基础设施。网络及业务能力层，网络能力包括本地分流，还有nat、虚拟防火墙vfw、dns、业务负载均衡lb等组网基本服务能力，同时还提供无线网络信息服务rnis、带宽管理、业务路由规则、无线室内定位等服务。这些服务通过网络能力开放框架，以api接口方式来提供服务。边缘服务能力层采用微服务化框架设计，随着后续业务需求的变化，可以引入新的能力，如ai能力、大数据能力等来丰富完善mec的能力层。mec管理层，提供mec服务门户、业务编排管理、业务策略管理、fcaps管理、生命周期管理和虚拟资源管理等。应用层，如视频监控、ar/vr视频、园区等各种第三方应用app
边缘计算产业联盟把边缘计算定义为：“边缘计算是在靠近物或数据的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用能力的开发平台，新基建边缘计算设备，就近提供边缘智能服务，满足行业数字在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与---保护等方面的关键需求”。
鲁科数据——---生产、销售边缘计算，我们公司坚持用户为---，移动边缘计算设备，想用户之所想，急用户之所急，以诚为本，讲求信誉，以产品求发展，以求生存，我们热诚地欢迎各位同仁合作共创。
从那时起，边缘计算能力一直在提高。
2017年，为了扩展低性能的计算设备，北京边缘计算设备，movidius神经计算棒以低于100美元的价格，仅需0.5w的电量便能进行每秒一千亿次浮点计算。
2018年，华为推出了麒麟980处理器，在0.1w的电量下可以完成每秒五千亿次的浮点计算。其他供应商紧随其后。谷歌发布了edge tpu units，瑞芯微（rockchip）公布了rk3399。这两个约每秒能够处理3万亿次浮点计算，成本在100美元左右。
2019年，带有---技术硬件加速的器（---是神经网络）的特定微型计算机得到普遍使用。所有关键的硬件厂商都陆续发布了ai软件栈的边缘优化版本，这进一步提高了性能。目前，一般使用的ai板有，谷歌的edge tpu——使用专门的asic芯片制作而成用以处理ai的预测推理功能。价格低于100美元的英伟达jetson nano 配备了128个英伟达cuda。瑞芯微发布的 rk3399 pro——带有神经网络处理器的开发板（其性能甚至略优于英伟达jetson nano）。
物联网技术的大幅提高让我们得以发展nbox——这款边缘计算设备不仅能够借助多达12个通道记录高音频，并且还可以通过边缘计算实现---。所谓边缘计算，是指大多数处理过程将通过本地设备实现而无需交由云端完成。
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