边缘计算是一种使计算机数据计算更接近需要的位置的边缘式计算模式。[1]计算主要或完全在边缘式设备节点上执行。边缘计算将促进应用程序、数据和计算能力（服务）更靠近用户，而不是更靠近集中点。边缘计算的目标是需要更接近边缘式系统技术与物理世界交互的动作源的应用程序或一般功能。尽管它可以与集中式云交互，人工智能边缘计算，边缘计算不需要与任何集中式云联系。与云计算不同，边缘计算指的是网络边缘的分散数据处理，人工智能边缘计算。边缘应用服务减少了必须移动的数据量，人工智能边缘计算、随之而来的流量以及数据必须传输的距离。边缘计算把分散的计算资源构成一个虚拟的计算设备。人工智能边缘计算

边缘计算执行事务提交，如果协调者从所有的参与者获得的反馈都是yes响应，那么就会执行事务提交集群的规划并不是一成不变的，你的集群可能会加入新的节点；也可能有节点因为事故离线；也可能因为分片维度的问题，数据发生了倾斜。当这种情况发生，集群间的数据会发生迁移，以便达到平衡。这个过程有些是自动的，也有些是手动进行触发。这个过程也是困难的：既要保证数据的增量迁移，又要保证集群的正确服务。边缘计算系统顾名思义就是将大量的普通服务器，通过网络互联，对外作为一个整体提供计算服务。珠海无风扇边缘计算智慧校园边缘计算其传输量大、速度快、成本低，消耗小。

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。

掌握了边缘计算这项技能，以后理解其他技术的本质会变得非常容易。边缘计算包含的种类繁多，除了传统意义上的边缘式文件系统、边缘式块计算和边缘式对象计算外，还包括边缘式数据库和边缘式缓存等，以HDFS（HadoopDistributionFileSystem）为表示的架构是典型的表示。在这种架构中，一部分节点NameNode是存放管理数据（元数据），另一部分节点DataNode存放业务数据，这种类型的服务器负责管理具体数据。这种架构就像公司的层次组织架构，namenode就如同老板，只管理下属的经理（datanode），而下属的经理，而经理们来管理节点下本地盘上的数据。边缘计算对数据的一致性实现比较的复杂。

边缘计算利用视频来达成某种目的成为一种合适的手段，但是云计算这种模型已经不适合用于这种视频处理，因为大量数据在网络中的传输可能会导致网络拥塞，并且视频数据的私密性难以得到保证。因此，提出边缘计算，让云中心下放相关请求，各个边缘结点对请求结合本地视频数据进行处理，然后只返回相关结果给云中心，这样既降低了网络流量，也在一定程度上保证了用户的隐私。举例而言，有个小孩儿在城市中丢失，那么云中心可以下放找小孩儿这个请求到各个边缘结点，边缘结点结合本地的数据进行处理，然后返回是否找到小孩儿这个结果。边缘计算可以与集中式云交互。四川小型化边缘计算VR

边缘计算将促进应用程序、数据和计算能力（服务）更靠近用户。人工智能边缘计算

边缘计算和大数据是构建在边缘计算之上的应用。移动终端的计算能力和计算空间有限，而且有在多个设备之间共享资源的强烈的需求，这就使得网盘、相册等云计算应用很快流行起来。然而，万变不离其宗，云计算的重要点还是后端的大规模边缘计算系统。大数据则更近一步，不仅需要计算海量数据，还需要通过合适的计算框架或者工具对这些数据进行分析，抽取其中有价值的部分。如果没有边缘计算，便谈不上对大数据进行分析。仔细分析还会发现，边缘计算技术是互联网后端架构的神器。人工智能边缘计算

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