什麼是邊緣計算，邊緣計算的價值是什麼？

邊緣計算是一種分布式計算模型，它將計算和資料儲存放置在靠近資料來源的邊緣裝置中，而不是在遠端資料中心或雲伺服器中進行處理。

邊緣計算旨在解決傳統計算模型中的延遲和頻寬限制，尤其是在需要實時響應或大規模資料處理時。 通過邊緣裝置上的本地計算，您可以減少資料在網路中傳輸的時間和成本，並提高應用程式的響應能力和效能。

邊緣計算的另乙個優點是它可以提高資料的私隱性和安全性。 由於資料不必通過雲伺服器或其他遠端資料中心傳輸，因此邊緣裝置上的資料可以更好地保護私隱並降低資料洩露的風險。

邊緣計算是指在靠近物源或資料源頭的網路邊緣，整合網路、計算、儲存、應用等核心能力，就近提供邊緣智慧型服務，滿足行業數位化在敏捷連線、實時業務、資料優化、應用智慧型、 安全和私隱保護。

邊緣計算是指在網路邊緣對資料進行處理和分析。 這裡，我們給出了邊緣節點的定義，它指的是資料生成源和雲中心之間任何具有計算資源和網路資源的節點。

例如，手機是人與雲中心之間的邊緣節點，閘道器是智慧型家居與雲中心之間的邊緣節點。 在理想的環境中，邊緣計算是指在靠近資料生成源的地方分析和處理資料，沒有資料流，從而減少網路流量和響應時間。

邊緣計算的優勢。

在人臉識別領域，響應時間從900ms減少到169ms。

將部分計算任務從雲端解除安裝到邊緣後，整個系統的能耗可降低30%-40%，資料整合和遷移時間可減少20倍。

邊緣計算是一種分布式計算模型，它使計算機資料儲存更接近需要的地方。 計算主要或完全在分布式裝置節點上執行。 邊緣計算將使應用程式、資料和計算能力更接近使用者，而不是集中點。

邊緣計算針對的是需要更接近分布式系統技術與物理世界互動的動作源的應用程式或一般功能。

邊緣計算是一種分布式計算模型，它將計算和資料處理從伺服器移動到更靠近資料來源的邊緣裝置。 邊緣裝置可以是智慧型手機、感測器、物聯網裝置、機械人等。 邊緣計算可以為許多應用提供許多價值，包括：

更快的響應時間：Edge Meter Computing 將資料處理從伺服器移動到更靠近資料來源的裝置，因此可以更快地處理資料並響應請求。 這對於需要實時響應的應用非常重要，例如自動駕駛汽車、工業自動化等。

降低網路延遲：傳統的雲計算模型需要將資料從裝置傳送到雲伺服器進行處理，然後將結果返回給裝置。 這可能會導致網路延遲和高資料傳輸成本。

邊緣殘差虛擬繫結計算可以在裝置上本地處理資料，從而減少資料傳輸和網路延遲。

更好的資料私隱和安全性：邊緣計算可以在裝置上本地儲存和處理資料，而不是將其上傳到伺服器。 這提高了資料私隱和安全性，並降低了資料洩露和被黑客攻擊的風險。

更高的可靠性：邊緣計算可以在裝置上本地處理資料，即使網路連線中斷，也能繼續處理資料。 這提高了系統的可靠性，並確保在關鍵任務期間不會出現故障。

降低成本：邊緣計算可以減少對**伺服器的依賴，降低資料傳輸和儲存成本。 此外，它可以利用邊緣裝置的閒置資源進行計算，降低硬體成本。

總之，邊緣計算可以為許多應用程式提供許多價值，包括更快的響應時間、更低的網路延遲、更好的資料私隱和安全性、更高的可靠性和更低的成本。

邊緣計算是乙個新興領域，具有以下優勢。

2） 降低成本：企業在本地裝置的資料管理解決方案上的支出低於在雲和崩潰資料中心網路上的支出。

3）減少網路流量：隨著舊連線裝置數量的增加，資料以創紀錄的速度增加。因此，網路頻寬變得更加有限，使雲不堪重負，並造成了更大的資料瓶頸。

4） 更高的應用程式效率：隨著延遲的減少，應用程式能夠更快、更高效地執行。

5）削弱雲的作用也降低了單點故障的可能性。

移動邊緣計算（MEC）技術也改變了移動網際網絡中網路與服務分離的狀態，將業務平台下沉到網路邊緣，為附近的業務終端提供業務計算和資料快取能力，實現網路從接入通道到資訊服務賦能平台的關鍵飛躍， 這是新一代移動網際網絡發展的代表性能力。MEC的核心功能包括應用和內容引入流水線、動態服務鏈功能、控制平面輔助功能。

如果將雲計算比作整個計算機智慧型系統的大腦。 那麼邊距計算就是這個系統的眼睛、耳朵、手和腳。 核心伺服器使智慧型系統具有很強的人工智慧，但如果這個人工智慧又聾又瞎，它就不會發揮多大作用。

大資料DU應用中經常面臨的痛點之一是沒有收集適當的資料。 邊緣計算可以為核心伺服器的大資料演算法提供最準確、最及時的資料。

邊緣計算與雲計算的結合，使整個智慧型系統不僅頭腦清醒，而且又聾又敏捷。 完全依賴雲計算的計算機系統，就像一支凡事都要諮詢總部的軍隊，當它需要與外界進行大量互動時，就會顯得死板遲鈍，反應遲鈍，如果網路出現問題，它就會完全停止烹飪。

我認為邊緣計算的價值在於服務於中心計算，這可以讓我們更準確地計算出中心的價值，如果沒有這些邊緣計算，那麼我們得到的中心價值也是有偏差的。

減輕網路寬頻壓力和伺服器後端結構化要求。 提高智慧型場景的落地效率和複製速度; 對現有終端裝置進行快速AI賦能，提公升海量資料處理能力。 有效管理從裝置到雲端的資料流，降低使用者私隱洩露的風險。 可廣泛應用於智慧安防、智慧醫療、智慧交通、智慧社群等領域。

智慧型製造、工業物聯網等領域。

高達 24T 的計算能力。

以低投入完成裝置的AI公升級，與智慧時代的智慧城市接軌。

建築、5G、網際網絡、物聯網、物聯網、智慧型建築環境，都不需要依賴雲計算。

邊緣計算將迎來新的市場藍海。

虹橋科技利用物聯網技術，打造以萬物互聯、資訊共享、智慧型管控管理為城市物聯網運營管理的綜合服務體系。 系統可配合虹橋智慧型雲盒，與各類智慧型硬體對接，形成統一的管理規範，對城市內的物聯網感知裝置進行管理和運營。

邊緣計算的核心是提供靠近資料來源或使用者的計算、儲存等基礎設施，為邊緣應用提供雲服務和IT環境服務。 同時，它還支援物聯網技術的低時延、高密度等特定網路技術的體現，具有場景定製性強的特點。 與集中式雲計算相比，邊緣計算不僅解決了時延長、聚合流量過大的問題，還為實時和頻寬密集型業務提供了更好的支援。

邊緣計算有很多優點，一是更接近資料來源，可以快速處理資料，並做出實時判斷; 二是更安全，可以防止資料洩露; 三是降低頻寬成本，因為它支援本地處理，大型流浪業務的本地解除安裝可以降低回程壓力，有效降低成本。

可以獲得有價值的實時見解以獲得競爭優勢，邊緣計算的最大優勢是它大大減少了分析處理的延遲，同時引起了人們對該技術的熱議。

邊緣應用程式服務減少了必須移動的資料量、隨之而來的流量以及必須移動的距離。 這樣可以降低延遲並降低傳輸成本。 實時應用程式的計算解除安裝已在早期測試中得到證明。 Bi 演示。

其優點是減少口罩數量，減少延遲，增加段數，加強安全性。 減少網路壓力。 更快的資料處理和分析，沒有高昂的運營成本和更少的網路流量，都是有價值和有利的。

看似“遠端”的邊緣計算，其實其實並不是“邊緣”，李大哥意義重大。 邊緣計算有點類似於雲計算，兩者都是處理大資料的計算執行方式。 但不同的是，這一次，資料不再需要傳輸到遠處的雲端到最後，可以在邊緣側解決。

我覺得最主要的應該是，一方面在安查麻雀的完整性上應該很有保障，在成本上，也會降低櫻花的成本，另外，對於其他行業的發展，應該能夠提供支撐。

邊緣計算是指在協商或收集物聯網 （IoT） 資料的網路“邊緣”或附近發生的處理。 邊緣計算和邊緣分析的結合，包括人工智慧和機器學習。

功率計算是指靠近物源或資料來源的一方，利用網路計算，儲存和應用架空平台的核心能力，花費成本最低，最快獲得所需資訊，提高生產效率。

資料通常被傳送到雲端，進行處理和計算，然後將有意義的資訊傳回終端。

需要關注對邊緣計算核心效能敏感的應用，即“高效率、低延遲”。 一是車聯網在自動駕駛領域，車聯網對資料處理的要求比較特殊，一是低時延，在車輛高速行駛的過程中，要實現碰撞預警功能，通訊時延應該在幾毫秒以內; 二是可靠性高，由於安全駕駛的要求，與普通通訊相比，車聯網對可靠性的要求更高。 同時，由於車輛是高速行駛的，訊號需要在實現高可靠性的基礎上能夠支援高速行駛。

在這種情況下，實際上需要邊緣計算場景。 其次，有一些工業控制場景，需要低時延。 此外，還有**直播場景，如5G雲VR AR，直播體育賽事或演唱會。

移動邊緣計算可以通過對資訊的實時處理，大大降低時延，消除眩暈，改善使用者體驗。

虹橋智慧型“雲盒子”擁有強大的算力，可以構建智慧型燈桿的邊緣計算能力。 具有邊緣計算的智慧型燈桿可以理解為特殊的“機械人”，可以在城市的各個角落找到。 智慧型燈桿具有執行智慧型裝置的聯動策略的能力，感測裝置和執行裝置可以自行聯動，自動執行聯動策略。 虹橋智慧型“雲盒”也具有最好的識別能力，智慧型燈桿是解決非結構化資料分析效率和資源瓶頸問題的敏捷監控機械人。

邊緣計算應用場景。 1提高醫療裝置效能和資料管理。 二是本地零售的實時資料分析。

第三，讓虛擬實境更加生動，第四，加速資料分析，第五，智慧型製造，第六，消除多餘資料，第七，使安防系統響應更快。 第八，現實資料採集，第九，降低運營成本，降低儲存要求。 第十，使診斷和**更有針對性。

邊緣計算解決了資料量和延遲的問題，因此與這兩個方面相關的許多應用都是邊緣計算的應用領域。

什麼是邊緣計算。

在解釋邊緣計算之前，讓我們先來看看地球上一種奇怪的生物——章魚。 一些研究人員感嘆道，“章魚就像外星生物一樣。 “這是因為章魚與其他動物的區別有很多。

乙個明顯的特徵是60%的神經元分布在八條腿上。 乙個大腦+多個小腦的分布式模式，讓章魚在捕獵時極為敏感。

邊緣計算與章魚神經元的分布非常相似。 它可以為網路邊緣的應用程式開發人員和服務提供商提供雲服務和IT環境服務。 目標是提供接近資料輸入或使用者的計算、儲存和網路頻寬。

一項技術往往是為了解決某個問題而誕生的，邊緣計算也是如此。 在傳統的雲計算模式下，存在高延遲、網路不穩定、頻寬低等問題。 如果將部分或全部處理程式移至離使用者更近的位置，則可以解決這些問題，並提高資料傳輸效率和穩定性。

邊緣計算能做什麼？

隨著網際網絡的發展，資料量越來越大，將海量資料傳輸到雲計算中心並產生決策顯然是不現實的。 這時，邊緣計算可以體現其優勢，資料不再需要傳輸到遙遠的雲端，而是可以在邊緣解決。

邊緣計算的典型應用領域：CDN、物聯網（Internet of Vehicles）、區塊鏈。