边缘计算的价值：1、应对数据爆裂和网络流量压力。边缘设备的数量正在超速增长——到2018年，世界上三分之一的人口将拥有智能手机或者可穿戴设备，到2020年，这些设备将生成43万亿GB的数据，黑龙江人工智能边缘计算推理终端。处理这些数据需要进一步扩展数据中心，这再次引起了人们对网络流量压力的普遍关注。通过在边缘设备上执行数据分析，可有效应对数据爆裂，减轻网络的流量压力。边缘计算能够缩短设备的响应时间，减少从设备到云数据中心的数据流量，以便在网络中更有效的分配资源。2、智能计算。不只是消费级的物联网终端，边缘计算还将在工业应用中发挥重要作用，黑龙江人工智能边缘计算推理终端。计算可以分层执行，利用网络远端的资源完成。例如，典型的生产流水线可以过滤设备上生成的数据，在传输数据的边缘节点上执行部分分析工作，之后再通过云端执行更加复杂的计算任务。边缘节点可以通过分担云计算的部分任务，增强数据中心的计算能力，黑龙江人工智能边缘计算推理终端。若想更好的在边缘节点上部署应用程序的工作负载，需要考虑的方面：部署策略。黑龙江人工智能边缘计算推理终端

无论5G网络采用C-RAN(Centralized/CloudRadioAccessNetwork)或者D-RAN(DistributedRadioAccessNetwork)，都将引入移动边缘计算率领新的应用创新机制。将云计算和云存储拉近到网络边缘后，可以创造出一个具备高性能、低延迟与高带宽的电信级服务环境，加速网络中各项内容、服务及应用的分发和下载，让消费者享有更高质量网络体验。移动边缘计算设备所应具备的一些特性包括网络功能虚拟化(NetworkFunctionVirtualization,NFV)、软件定义网络(SoftwareDefinedNetwork,SDN)、边缘计算存储、高带宽、绿色节能等，它们源于数据中心技术，但在某些方面，如可靠性和通信带宽等需求又高于数据中心。黑龙江人工智能边缘计算推理终端需要对边缘节点的峰值时间周全了解，以便可以用灵活的方式来分割和调度任务。

向边缘计算的转变在我们到处充斥着数据的未来，将有数十亿部设备连接到互联网，因此更快更可靠的数据处理将变得至关重要。近年来，云计算的整合和集中化性质被证明具有成本效益和灵活性，但物联网和移动计算的兴起给网络带宽带来了不小的压力。结尾，并不是所有的智能设备都需要利用云计算来运行。在某些情况下，这种数据的往返传输能够--也应该--避免。由此，边缘计算应运而生。根据CBInsights的市场规模量化工具，到2022年，全球边缘计算市场规模预计将达到67.2亿美元。虽然这是一个新兴领域，但在云计算覆盖的一些领域，边缘计算的运行效率可能要更高。边缘计算使得数据能够在较近端(如电动机、泵、发电机或其他的传感器)进行处理，减少在云端之间来回传输数据的需要。

事实上，存在两种不同类型的MEC。第1种，专属式MEC。对于偏远地区而言，专属式MEC特别适用于矿业、重型货物和油气等行业，以及自动化工厂。同时，它也适用于实时远程手术等需要极低响应时间的任务。由于专属式MEC完全为了业务而建，它一般都部署在现场，并将边缘计算与移动专属网络捆绑在了一起，从而能为企业提供安全、专属的连接和计算。另一种，分布式MEC。分布式MEC支持多种业务，并将云的力量与公共4G或网络结合在了一起。它适用于需要跨多个站点部署的解决方案，尤其适用于需要在几毫秒内连接和分析数据的移动资产，其用途包括视频分析、实时资产检查和无人机，以及零售、活动和旅游业的沉浸式体验等。边缘计算让数据隐私保护变得更具操作性。

边缘计算的中心理念是：计算应更加靠近产生数据的源头，其应更加贴近用户。此中的“边缘”是与数据中心相对的。在网路距离上，表示距离近，即离用户距离上更近。这是由于随着网络规模的缩小，带宽、延迟、抖动等不稳定因素都将更加易于控制与改进。在空间上，也表示距离近，这主要是指边缘计算资源与用户共处于同一个场景当中，典型的就是位置。根据这些情景信息，可以为用户提供更为优良的个性化服务，典型的如基于位置信息的服务。需要说明的是，网络距离和空间距离有时可能不是时刻保持关联的，但应用可以根据自己的需求来进行更为合适的节点选择。在网络边缘的资源是许多的，主要有用户终端，如手机、个人电脑等等；基础设施，如wifi接入点、蜂窝网络基站、路由器等等；嵌入式设备，如摄像头、机顶盒等等；小型计算中心，如Cloudlet等等。这些资源的数据极其庞大，又相互分开，分散于用户周围，而这些都可以作为边缘节点。边缘计算或许在整个能源行业都尤其有效，尤其是在石油和天然气设施的安全监测方面。黑龙江人工智能边缘计算推理终端

边缘计算处理数据中心明显的优势：在成本预算上可以较大减轻经费预算。黑龙江人工智能边缘计算推理终端

边缘计算的大数据计算体系规模庞大．结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能。系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移。以实现负载均衡；同时．结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响。

计算层级内的优化技术，构建计算系统时．需要基于成本和性能来考虑，因此计算系统通常采用多层不同性价比的计算器件组成计算层次结构。边缘计算的计算规模是比较庞大的。 黑龙江人工智能边缘计算推理终端

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