边缘计算的三大计算模式-边缘计算的概念
本篇文章给大家分享边缘计算的三大计算模式，以及边缘计算的概念对应的知识点，希望对各位有所帮助。
文章信息一览：
联通云5G边缘云让云服务“随心所欲”
1、为了能让医疗数据释放更多价值，打破系统间的信息“孤岛”，联通云5G边缘云走进医疗行业重点场景，加速其数字化变革。
2、中国联通的5G MEC边缘云方案是一个集成了5G网络和边缘计算能力的云平台，它建立在移动网络的边缘基础设施之上。该平台通过将业务数据卸载到运营商边缘机房或客户侧机房，实现了传输时延的显著降低和计算效率的大幅提升。
3、中国联通5G MEC边缘云是基于5G网络能力和边缘计算能力，构建在移动网络边缘基础设施之上的云平台，通过UPF和算力下沉实现业务数据在运营商边缘机房或客户侧机房的本地卸载，有效降低传输时延、提升计算效率，融合了增强CT-VAS、IT-VAS能力以及平台应用，一站式提供“融合、开放、联动、弹性”的服务。
4、g边缘云是分布在网络边缘侧，提供实时数处理、分析决策的小规模云数据中心当5G可用时，它将从根本上改变消费者的体验。低延迟和高速网络将基于增强现实和虚拟现实提供沉浸式体验。G接入网（AN）有无线侧网络架构和固定侧网络架构。
5、g边缘云是分布在网络边缘侧，提供实时数处理、分析决策的小规模云数据中心当5G可用时，它将从根本上改变消费者的体验。低延迟和高速网络将基于增强现实和虚拟现实提供沉浸式体验。可以执行对象检测，图像分类和图像分割的计算机视觉服务将通过类似于AmazonGo的购物体验改变零售格局。
图像特征提取三大算法
图像特征提取三大算法：HOG特征、LBP特征、Haar特征，具体来说：HOG特征 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient， HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。
主成分分析法。主成分分析PCA又称K-L变换，是一种基于统计特征的多维（如多带）正交线性变换，也是遥感数字图像处理中最常用的变换算法。基于遗传算法的特征提取。基于遗传算法的特征提取是一种低阶特征提取算法，结合了遗传算法的子空间搜索功能。
图像特征提取是将图像数据转化为机器学习模型可用的特征表示形式。常用的图像特征提取方法有颜色直方图、边缘检测、SIFT、CNN等。
图像的特征可分为两个层次，包括低层视觉特征，和高级语义特征。低层视觉特征包括纹理、颜色、形状三方面。语义特征是事物与事物之间的关系。纹理特征提取算法有：灰度共生矩阵法，傅里叶功率谱法 颜色特征提取算法有：直方图法，累计直方图法，颜色聚类法等等。
在几何法中，比较有影响的算法有两种：Voronio 棋盘格特征法和结构法。（3）模型法模型法以图像的构造模型为基础，***用模型的参数作为纹理特征。
特征匹配是指将从影像中提取的特征作为共轭实体，而将所提特征属性或描述参数（实际上是特征的特征，也可以认为是影像的特征）作为匹配实体，通过计算匹配实体之间的相似性百测度以实现共轭实体配准的影像匹配方法。这是其他领域的术语，感觉用在计算机视觉领域也有一定的可取之处。
人工智能边缘计算的国内外现状
1、边缘计算业务爆发式增长 边缘计算业务的爆发式增长，直接推动了作为边缘云服务物理基础设施的IDC需求持续增加。2018年我国边缘计算市场规模达77 亿元，同比增长52%，前瞻初步预计2021年市场规模达296亿元，同比上年增长64%。
2、随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也很重要，它就是雾计算。 边缘计算具体是指在网络的“边缘”处或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。 换句话说，雾计算使得云更接近于网络的边缘；因此，根据OpenFog的说法，“雾计算总是使用边缘计算，而不是边缘计算总是使用雾计算。
3、G的低延迟、高速度和边缘计算能力可以推动人工智能设备更智能地进行大量的数据连接，提升人工智能设备的学习能力，与此同时将5G网络与人工智能技术相结合，可以有效提高5G网络的智能化程度，使网络从人工配置参数与使用专家的经验编制策略转变为网络智能配置参数与智能策略自动生成成为可能。
4、麦肯锡的研究表明，目前仅有不到5%的工作可以实现完全自动化，而60%的工作只能部分自动化，这为RPA等相关岗位提供了广阔的空间。边缘计算是一种分布式计算框架，它使企业应用更接近数据源，减少因云计算引起的延迟，并将数据处理分散到各个数据中心。随着物联网设备的广泛使用，边缘计算预计将越来越普及。
5、随着芯片、边缘计算和量子计算等新趋势的出现，将会有更多的企业和组织受益于这些创新技术。作为当今科技领域的热门话题，而人工智能算力是现在社交网络上的热搜话题。技术的应用越来越广泛，包括自动驾驶汽车、虚拟智能助理、语音识别和人脸识别等，使得热潮不断升温。
什么是边缘计算
1、边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算架构，将计算和数据存储放置在离数据源近的边缘设备上，以便在本地进行数据处理和分析，从而减少数据传输延迟和网络流量。这种架构可以让设备在本地处理数据，而不必将数据传输到云端进行处理。
2、边缘计算（Edge Computing）是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法，这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。未来，将有数十亿台设备连接到互联网，更快、更可靠的数据处理将变得至关重要。
3、边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。主要用途 看似“生僻”的边缘计算其实并不“边缘”，而且意义重大。
4、边缘计算是网络中最靠近物或数据源头融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。在更靠近终端的网络边缘上提供服务是边缘计算最大的特点。在数据处理的时效性与有效性方面成为云计算的有力补充。
5、边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，***用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。
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。
边缘计算是网络中最靠近物或数据源头融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。在更靠近终端的网络边缘上提供服务是边缘计算最大的特点。在数据处理的时效性与有效性方面成为云计算的有力补充。
云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。云计算vs边缘计算 云计算的不足 随着边缘计算的兴起，在太多场景中需要计算庞大的数据并且得到即时反馈。
边缘云是分布在网络边缘侧，提供实时数处理、分析决策的小规模云数据中心。边缘云计算服务应具备特点有：全覆盖：提供各种覆盖场景的一站式边缘计算服务和敏捷交付能力。弹性伸缩：按需购买，按量付费，实现业务的弹性伸缩需求，节省了自建所需的供应链管理、建设及资金投入成本。
华为对边缘计算的思考与理解
边缘计算正从0走向0，如果说0更偏向概念定义，主要目的是推动产业共识；0则更加关心技术和能力构建，从而促进边缘计算的实践落地。边缘计算0核心观点包括落地形态，我们认为主要是边缘云和云化***两种形态，当然细分来说还有很多。
边缘计算是一种分布式计算模式，其核心特点是将数据处理和服务部署从云端转移到网络的边缘，即数据源或用户附近的位置。 这种迁移的目的是为了减少数据传输的延迟和带宽使用，同时增强数据的安全性和保护用户隐私。 边缘计算主要分为三个层次：基础设施边缘、设备边缘和应用边缘。
边缘计算是一种分布式计算架构，其基本思想是将计算和数据处理推向网络边缘，即在数据产生的地方或离数据产生地方最近的设备上进行计算和数据处理，以提高响应速度、降低延迟和减轻云计算中心的压力。
关于边缘计算的三大计算模式，以及边缘计算的概念的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
