边缘计算资讯

在上一篇文章《为什么说边缘计算是大势所趋》中提到我对边缘计算的理解，认为边缘计算是在一定程度上弥补传统云计算的不足，相对于传统的全集中模式的云计算中心，边缘计算节点可以在现场终端侧，也可以在终端与中心之间的任何一个位置，来改善云计算的时延、成本、性能和安全性等。如果说边缘计算是公同认定的目标，那么我们看到，不同类型的厂商基于自身的特点，会从不同的起点、沿着不同的路径，向这个目标奔跑。上次参加阿里云的一次活动，看到他们将边缘计算的厂商分成四类，觉得颇有道理。【传统云计算厂商】边缘计算是传统云计算的...

如今，几乎每个围绕数字化转型或物联网（IoT）的每一次行业对话，都倾向于讨论应用程序的托管位置。有些人可能会说，“云计算通常被认为是一个很好的选择，只需将所有数据发送到云端进行分析即可。”但也有其他人可能会提出一个更新的概念，即“边缘计算”，并认为这是一项重要的突破，它将为应用程序提供动力，并提供云计算永远无法实现的成果。这种对话将让决策者认为他们需要在云计算或边缘计算之间进行选择。那么是这样吗？人们是否需要努力进行分析并最终决定？从专家角度来看，其答案是否定的。这两种计算架构是互补的，都具有重...

各个物联网公司发现在将数据发送到云之前，通过边缘计算处理数据有很大的好处。最近Micron/Forrester的调查证实了这一趋势：在未来三年中，53%的人认为应该通过边缘计算处理分析复杂的数据集。因此，有人大胆预测，“边缘计算将吞掉云”。边缘计算备受推崇的原因是其解决了工业物联网实现中的一些关键性问题。通过处理大量的传感器数据，边缘计算可以降低网络上的数据传输成本以及云数据的存储成本。边缘计算还可以分析和过滤传感器侧的数据，只将相关的数据发送到云。边缘计算还可以实现自主操作。许多工业操作都不能...

云计算和边缘计算正在塑造物联网（IoT）的未来。这种组合为物联网网络中连接的设备带来了稳定性，并通过处理更接近源的数据来解决延迟问题。云计算明显改变了数据处理的形式，特别是对于大数据。利用云的计算能力，物联网实现了跨越式发展，我们获得，存储和处理数据，而不必配置计算资源和管理。物联网每年安装数十亿台智能设备，据估计，到2020年将安装超过200亿台智能设备。由于安装了大量设备并连接到物联网，因此处理的数据量一直在增加。我们正应对着处理和分析这些数据的挑战，特别是在需要近乎实时处理这些数据的情况下...

近年来，云市场争夺战如火如荼。无论是亚马逊、微软、Google等国外科技巨头，还是国内的BAT，都纷纷投入大量资源发展云计算业务，企业上云逐步成为市场共识。但随着互联网数据几何式暴增，云计算传统架构正在放缓，知名创投调研机构CBInsights发文称，云计算已不足以即时处理和分析由物联网设备、联网汽车和其他数字平台生成或即将生成的数据。在此背景下，一种新型计算模式兴起，这就是边缘计算。不同于依靠多个数据中心的云计算，边缘计算是指在数据源处完成的计算，具有低时延、安全、灵活性强的特点。IT研究兼...

随着物联网的爆炸式增长，连接设备通过传感器、摄像头、加速器以及深度传感器收集到的信息越来越多，包括了从制造业到汽车、卫生技术、能源、公用事业和可穿戴技术等各个行业。在AI和5G融合的帮助下，收集的数据量只会不断扩大。据估计，一辆全自动汽车将包含60多个微处理器和传感器，每年可生成超过300TB的数据。更或者，在一小时的行程中，将会有多达25GB的信息通过连接的车辆（相当于大约100小时的视频）发送。这些数据会面临什么问题？有了这些海量数据，捕获、聚合和分析数据就成了一个挑战。并非所有数据都是有用...