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边缘计算的三大缺点-边缘计算的本质是什么

边缘计算 7个月前 (05-13) 50

本篇文章给大家分享边缘计算的三大缺点，以及边缘计算的本质是什么对应的知识点，希望对各位有所帮助。

文章信息一览：

- 安全性和***问题。人工智能的发展也可能会带来一些安全性和***问题。例如，人工智能可能会被恶意利用或滥用，造成数据泄露、隐私侵犯、欺诈***等问题。同时，人工智能也可能会与人类的价值观和道德标准发生冲突或偏差。例如，人工智能可能会做出一些违背人类利益或尊严的决策或行为。-负面影响。

数据类型不同：图像处理和计算机视觉主要处理图像和***等数据，机器学习和模式识别则主要处理非图像数据。

（图片来源网络，侵删）

缺点：学习成本高：***集、清洗和管理数据，研究和设计算法，开发和部署模型等都需要大量的人力和资金投入，因此学习成本非常高。可能会替代人类就业：人工智能可以通过机器学习和自主决策来完成某些复杂或重复性的工作，这有可能会对某些行业和职业造成影响，导致某些岗位被替代。

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、就像对全国的高铁进行调度的系统一样，每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整，它是基于时间和节点的运筹与规划问题。边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。简单地说，传统自动控制基于信号的控制，而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。

（图片来源网络，侵删）

3、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。

1、边缘计算是什么边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算模型，它将计算和数据存储放置在靠近数据源头的边缘设备中，而不是在远程的数据中心或云服务器中进行处理。

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。

3、边缘计算指以网络的“边缘”为界的算法，比如在智能***和摄像机内部进行计算。不过将这些设备收集的全部数据进行存储或是用于计算并不现实，其中的干扰信息或者冗余信息太多，倘若处理不当还会使处理效果适得其反。

公司的边缘计算平台以云主机、容器、函数计算和网络四大平台作为技术底座，在边缘计算节点上部署边缘云主机、边缘云容器、边缘云函数、SD-WAN、边缘云安全等基础服务，以及内外部的各类应用模块，结合客户的业务场景及需求，尝试进行解决方案的整合和输出。

2）、***用虚拟化技术的云终端，数据统一归档存储在核心存储设备上，数据集中存储后，敏感数据均存储在服务器上（云端），存在非授权使用和非法访问等安全隐患。

云终端的数据通常集中存储在核心存储设备上。虽然便于统一管理，但敏感数据存储在服务器上（云端）可能面临非授权使用和非法访问的安全威胁。在虚拟化IT架构中，企业数据不再本地存储，而是存储在云端。虽然这降低了本地存储的数据泄露风险，但增加了数据内部泄露的可能性。

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。

边缘计算模型充分挖掘网络中边缘终端的计算能力，在边缘终端处执行部分计算或全部计算、处理隐私数据，降低云计算中心的计算、传输带宽负载及能源消耗。下面用一个例子来说明边缘计算带来的好处。

边缘计算和云计算是两种不同的计算模型，它们在数据处理和存储的位置上存在明显的区别。云计算是一种基于互联网的计算模型，将计算资源（包括处理能力、存储和网络带宽）集中在大型的云服务提供商的数据中心中。

边缘计算、雾计算和云计算是三种不同的计算范式，它们有着不同的特点和应用场景。边缘计算是将计算任务从数据中心转移到靠近数据源的边缘设备上，以提高计算速度和响应速度。

关于边缘计算的三大缺点，以及边缘计算的本质是什么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。