边缘计算不但提高了系统的可靠性，江苏小型化边缘计算、可用性和存取效率，还易于扩展。关键技术：在大数据环境下，元数据的体量也非常大，元数据的存取性能是整个边缘式文件系统性能的关键，江苏小型化边缘计算。常见的元数据管理可以分为集中式和边缘式元数据管理架构。集中式元数据管理架构采用单一的元数据服务器，实现简单．但是存在单点故障等问题。边缘式元数据管理架构则将元数据分散在多个结点上．进而解决了元数据服务器的性能瓶颈等问题．并提高了元数据管理架构的可扩展性，但实现较为复杂，江苏小型化边缘计算，并引入了元数据一致性的问题。边缘计算需要通过合适的计算框架或者工具对这些数据进行计算。江苏小型化边缘计算

互联网后端的边缘式系统要求支持横向扩展，即通过增加普通PC服务器来提高系统的整体处理能力。普通PC服务器性价比高，故障率也高，需要在软件层面实现自动容错，保证数据的一致性。另外，随着服务器的不断加入，需要能够在软件层面实现自动负载均衡，使得系统的处理能力得到线性扩展。从单机单用户到单机多用户，再到现在的网络时代，应用系统发生了很多的变化。而边缘式系统依然是目前很热门的讨论话题，边缘式系统给我们带来很更加方便处理数据的能力和方法。江苏小型化边缘计算边缘计算的量级将会越来越大。

边缘计算从延迟、带宽、能耗和花费这四个方面来讨论很优化的指标。延迟：很明显云中心具有强大的处理能力，但是网络延迟并不单单是处理能力决定的，也会结合数据在网路中传输的时间。拿智慧城市距离来说，如果要寻找丢失的小孩儿信息，在本地的手机处理，然后把处理结果返回给云明显能加快响应速度。当然，这种事情也是相对而言的，我们需要放一个逻辑判断层，来判断把任务交给哪一个节点处理合适，如果此时手机正在打游戏或者处理其他非常重要的事情，那么手机就不是很适合处理这种任务。

边缘计算任务交给其他层次来处理会更好些。带宽：高带宽传输数据意味着低延迟，但是高带宽也意味着大量的资源浪费。数据在边缘处理有两种可能，一种是数据在边缘完全处理结束，然后边缘结点上传处理结果到云端；另外一种结果是数据处理了一部分，然后剩下的一部分内容将会交给云来处理。以上两种方式的任意一种，都能极大的改善网路带宽的现状，减少数据在网络中的传输，进而增强用户体验。能耗：对于给定的任务，需要判定放在本地运算节省资源还是传输给其他节点计算节省资源。边缘计算具有自动容错、自动负载均衡的特性。

边缘计算数据类型三大类，非结构化数据：指其字段长度不等，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成，没有规律，比如文本、图像、声音、影视等等。半结构化数据：介于完全结构化数据（如关系型数据库、面向对象数据库中的数据）和完全无结构的数据（如声音、图像文件等）之间的数据，HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。结构化数据：结构化数据即行数据,计算在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据，数据模式和内容是分开的，数据的模式需要预先定义。边缘计算系统的自动容错、自动负载均衡机制都构建在PC机上。江苏小型化边缘计算

边缘计算有它的特殊性，使用的是非标准的协议。江苏小型化边缘计算

边缘计算客户端将写请求发送给主副本，主副本将写请求复制到其他备副本，常见的做法是同步操作日志（CommitLog）。主副本优先考虑将操作日志同步到备副本，备副本回放操作日志，完成后通知主副本。接着，主副本修改本机，等到所有的操作都完成后再通知客户端写成功。复制协议要求主备同步成功才可以返回客户端写成功，这种协议称为强同步协议。大量PC机通过网络互联，对外作为一个整体提供计算服务。边缘计算系统可以通过增加PC机的方式，使系统整体性能表现为线性增长。江苏小型化边缘计算

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