边缘计算自动增加服务器来提升服务能力，分为ScaleUp与ScaleOut，前者指通过增加和升级服务器硬件，或者指通过增加服务器数量。衡量可扩展性的要求集群具有线性的可扩展性，上海AI边缘计算**，系统整体性能与服务器数量呈线性关系。边缘计算的数据一致性：边缘计算系统多个副本之间的数据一致性，有强一致性，弱一致性，终一致性，因果一致性，顺序一致性。边缘计算高安定性：指边缘计算系统不受恶意访问和攻击，上海AI边缘计算**，保护计算数据不被窃取，互联网是开放的，任何人在任何时间任何地点通过任何方式都可以访问网站，上海AI边缘计算**，针对现存的和潜在的各种攻击与窃取手段，要有相应的应对方案。边缘计算可以支撑块计算的快照、主机的系统镜像计算等应用。上海AI边缘计算**

停车场的车牌识别。如果是按照传统方法，需要在粗略的检测到车牌后，连续发送多张照片给数据中心的服务器去做识别，现场需等待服务器的结果来决定是否放行或停车收费金额。一些比较弱的前端甚至没有检测车牌的能力，而需要将全部视频流发送给服务器做识别。这种环境就是对带宽和响应速度都有较高要求的。这不仅导致了放行效率的降低，也会在网络出现拥堵时导致现场等待比较长时间，甚至网络故障时完全不可用。网络的效率实际上成了比较多AI应用的瓶颈，而不得不选择走边缘计算的路子。高带宽自然是昂贵的，但短时延其实是更加昂贵的。电影《蜂鸟计划》中的主角就是为了追求低时延而花费无数。现实中高带宽却拥有极大时延的例子也比较多，一个极端的例子就是RFC-1149，描述了用信鸽带着存储卡来传递数据，其带宽总能与时俱进，但时延也是一如既往。上海AI边缘计算**边缘计算的朴素理解就是把计算尽量靠近数据的生产和使用端。

在工业领域，边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等。就生产任务分配而言，需根据生产订单为生产进行较优的设备排产排程，这是APS或者广义MES的基本任务单元，需要大量计算。这些计算是靠具体MES厂商的软件平台，还是“边缘计算”平台—基于Web技术构建的分析平台，在未来并不会存在太多差别。从某种意义上说MES系统本身是一种传统的架构，而其中心既可以在**的软件系统，也可以存在于云、雾或者边缘侧。在这样的应用场景，总体而言，在整个智能制造、工业物联网的应用中，各自分工如下。自动化厂商提供“采集”，包括数据源的作用，这是利用自动化已经在分布式I/O采集、总线互联、以及控制机器所产生的机器生产、状态、质量等原生“信息”。ICT厂商则提供“传输”，实现工业连接。因为在如何提供数据的传输、存储、计算方面，ICT厂商有其传统优势，包括成本方面，已经云平台的优势。传统工业企业的业务经验和知识，则为分析软件（**的或者企业内部）厂商提供“分析”的依据。这些业务过程的理解，仍然是必不可少。产业链的协同，主要目标，仍然是解决“质量、成本、交付”的中心问题。

如果说云计算是互联网世界的信息源泉，区块链世界里的边缘计算技术将是区块链世界里的基石所在，比较多区块链项目都将以此为基石。IPFS作为一个旨在创建持久且边缘计算和共享文件的网络传输协议，是一种内容寻址的对等超媒体分发协议。它可真正实现区块链去中心化，使边缘计算价值无限。区块链作为边缘式数据计算、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式，提供了一种新型的社会信任机制，为数字经济的发展奠定了新基石，可以说是标志着人类开始构建真正的信任互联网。边缘计算要或完全在分布式设备节点上执行。

高性能：衡量边缘计算系统性能常见的指标是系统的吞吐量和系统的响应延迟，系统的吞吐量是在一段时间内可以处理的请求总数，可以用QPS（QueryPerSecond）和TPS（TransactionPersecond）衡量。系统的响应延迟是指某个请求发出到接收到返回结果所消耗的时间，通常用平均延迟来衡量。这两个指标往往是矛盾的，追求高吞吐量，比较难做到低延迟，追求低延迟，吞吐量会受影响。高稳定性：这是一个综合指标，考核边缘计算系统的整体健壮性，任何异常，系统都能坦然面对，系统稳定性越高越好。边缘计算采用可扩展的系统结构，利用多台计算服务器分担计算负荷。上海AI边缘计算**

针对边缘计算场景下的编程模型的研究具有非常大的空间，也十分紧迫。上海AI边缘计算**

对于边缘计算需要实现基于网络的数据冗余、数据保护和数据容错等功能，确保在出现任何异常情况（例如磁盘、网卡、交换机和服务器等）下计算系统的可用性和可靠性。边缘计算中面临很多出错的可能性，比如机器宕机，网络分区，程序崩溃等等。要提供一个稳定可靠地边缘式系统，必须能够保持健壮，即使在出现上述问题的时候也能尽可能保证提供服务，同时也要能保证正确性。边缘计算中为了提高数据可靠性和系统性能，通常会将数据复制多个副本，这样在出现机器宕机或者单机数据损坏的时候也能保证数据不丢失。上海AI边缘计算**

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