边缘计算的最新进展-边缘计算技术怎么实现
接下来为大家讲解边缘计算的最新进展,以及边缘计算技术怎么实现涉及的相关信息,愿对你有所帮助。
文章信息一览:
网络进步下的产物——边缘云计算
中兴通讯Common Edge边缘计算解决方案包括MEP能力开放平台、轻量化边缘云及面向边缘的全系列服务器和边缘加速硬件,提供通用硬件、专用集成硬件等多种硬件选择,深度融合OpenStack与Kubernetes,为上层MEC应用提供统一的边缘云管理系统,方便运营商因地制宜部署MEC。
中国电子技术标准化研究院和阿里云计算联合发布的权威***为我们揭示了边缘云计算的真谛:边缘云,是云计算与边缘计算深度融合的产物,它构建于边缘基础设施之上,形成一个弹性、全面的云平台。
形成边缘位置的计算、网络、存储、安全等能力全面的弹性云平台,并与中心云和物联网终端形成“云边端三体协同” 的端到端的技术架构,通过将网络转发、存储、计算,智能化数据分析等工作放在边缘处理,降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本,并提供全网调度、算力分发等云服务。
凌华科技发布基于最新IntelXeonCore和Atom处理器的CompactPCI20处理器...
1、全球领先的边缘计算解决方案提供商--凌华科技于近日发布了两款全新的CompactPCI0处理器刀片:cPCI-3630和cPCI-6636。3UcPCI-3630和6UcPCI-6636进一步丰富了凌华科技加固级CompactPCI处理器刀片的产品组合,为轨道交通、军工、航空及工业自动化提供了技术升级的解决方案。
2、凌华科技也提供无风扇、四核、9GHz主频的3UcPCI刀片式服务器cPCI-3620,***用支持-40°C至+110°C内部芯片温度的工业级IntelAtomTM处理器,极具绝佳可靠性。专门针对铁路应用设计的cPCI-3620主板,具备增强式振动及电磁防护能力、大温度范围支持、并设计为符合欧盟EN50155机动车辆电子设备标准。
人工智能边缘计算的预期成效
增强隐私:边缘计算将数据处理和存储在本地设备上,减少数据传输到云端的需求,增强用户数据的隐私和安全性。
边缘计算的优势是:速度和延迟 处理数据的时间越长,相关性就越低。在数字工厂中,毫秒很重要,因为基于智能的系统会持续监控生产过程的各个方面,以确保数据的一致性,而将数据分析限制在创建它的边缘可以消除延迟,从而转化为更快的响应时间。
持续的技术创新和突破 随着算法的不断优化和计算能力的飞速提升,人工智能将在核心技术上取得更多突破。深度学习、机器学习、自然语言处理等领域的研究将进一步深化,推动人工智能在各种应用场景中的智能化水平不断提升。
到2022年,全球边缘计算市场预计将达到62亿美元。Gartner预测,到2025年,75%的数据处理将在传统数据中心或云环境之外进行。这一趋势为软件工程师提供了更多的工作机会。量子计算被视为金融科技发展的关键技术之一。
在智能物流中,边缘AI可以实现物流信息跟踪、物流预测等功能。这些应用场景都需要大量的数据处理和计算,而边缘AI可以很好地满足这些需求。总的来说,边缘AI是一种非常有前景的技术,它可以为人工智能的发展带来更多的可能性。随着技术的不断进步,相信边缘AI的应用场景将会越来越广泛。
降低成本:边缘计算可以减少对中央服务器的依赖,降低数据传输和存储成本。此外,它可以利用边缘设备的闲置资源进行计算,降低硬件成本。总之,边缘计算可以为许多应用程序提供许多价值,包括更快的响应时间、降低网络延迟、更好的数据隐私和安全、更高的可靠性和降低成本等。
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