边缘计算模型轻量-边缘计算原理

本篇文章给大家分享边缘计算模型轻量，以及边缘计算原理对应的知识点，希望对各位有所帮助。

文章信息一览：

• 1、什么是边缘计算?
• 2、边缘计算工具-k3s简介
• 3、边缘计算的优势是什么?
• 4、边缘计算有什么特点?
• 5、ai算法能力模型轻量化的目标

什么是边缘计算?

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。

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。

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。

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。以海普森林防火监控系统为例。

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。

边缘计算是指将计算任务从云端推向网络的边缘，使数据处理更加靠近数据的来源和消费，以减少网络延迟和提高实时性。边缘计算的优势：在云计算的基础上，边缘计算将计算任务推向网络的边缘，即接近数据来源或数据消费的地方。这可以大大减少网络延迟，提高实时性，并使得数据处理更加高效。

边缘计算工具-k3s简介

1、k3s是一个完全符合标准的生产级Kubernetes发行版，同时也是史上最轻量的k8s发行版，它满足了在 边缘计算 环境中运行在x8ARM64和ARMv7处理器上的小型、易于管理的Kubernetes集群日益增长的需求。它相对于以前的版本而言，主要具有以下的变化：k3s对Edge、Iot、CI、ARM设备的支持十分友好。

2、k3d 是以容器的方式运行 K3s 集群的工具，K3s 是 Rancher 推出的经过 CNCF 认证的与 K8S 完全兼容的发行版，特点是轻量级，启动快，依赖少，适合边缘计算以及资源能力有限的机器上运行集群。k3d 的这种启动方式对平台依赖少，安装部署比较干净利落，理论上本地只需要一个 Docker 运行环境即可。

3、分析认为，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。简单地说，我们可以把边缘计算看作一个位于数据源附近的小型数据处理中心，数据就近***集、分析做出判断，分担一部分云的任务。

4、“云管边端”协同的边缘计算安全防护解决方案是恒安嘉新针对边缘计算发展提出的全面安全解决方案。方案综合考虑边缘计算产业中用户、租户、运营者多方面的要求，通过多级代理、边缘自治、编排能力，提供高安全性和轻量级的便捷服务。

边缘计算的优势是什么?

1、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。

2、优点：延时低。边缘计算通过在源头终端附近处理数据来减少延迟。这可以形成更快的响应时间，更低的网络流量，以及更好的用户体验。可靠性高。边缘计算可以通过减少对网络的依赖性来提高可靠性。这是因为边缘设备即使在网络中断时也能继续工作。安全性强。

3、超低时延。海量的数据不再需要上传至云端进行处理，大大降低了网络时延，使得反馈更加迅速，同时也改善了用户体验，降低了网络在其他部分中可能发生的拥塞。（2）高带宽。

4、边缘计算的兴起可以归因于大量的物联网（IoT）设备的普及。随着IoT设备数量的增加，传感器数据量也在不断增加，这些数据需要实时处理并进行分析。考虑到这一情况，将数据处理和分析任务在本地而不是云端完成就显得格外重要。

5、边缘计算是一种新型的可靠计算模式，它是一种将计算和数据处理能力推向数据源头的技术。简而言之，边缘计算是一种在数据源头进行数据处理和计算的方式。相比于传统的云计算模式，边缘计算的优势在于更快的响应速度、更低的成本和更高的可靠性。

边缘计算有什么特点?

延时低。边缘计算通过在源头终端附近处理数据来减少延迟。这可以形成更快的响应时间，更低的网络流量，以及更好的用户体验。可靠性高。边缘计算可以通过减少对网络的依赖性来提高可靠性。这是因为边缘设备即使在网络中断时也能继续工作。安全性强。

优点： **低延时**：边缘计算技术能够在数据产生的地方即时处理数据，这样可以大幅度减少数据在网络中的传输时间，提高响应速度，减少网络拥堵，从而提升用户体验。 **高可靠性**：由于边缘计算降低了对于中央网络的依赖，即使主网络出现故障，边缘设备仍能独立运作，这增强了系统的整体可靠性。

边缘计算的特点包括：可以提供更快的响应时间，因为数据不需要从中央位置传输到边缘；可以减少存储和带宽成本，因为只需要将少量数据传送到中央位置；可以改善安全性，因为数据不会通过公用网络进行传输。4）、可以大大减少对云服务的依赖。5）、可以在物理位置上处理和分析数据。

边缘计算是一种分布式计算模式，其特点包括以下几点：低延迟：边缘计算将数据处理和存储推向网络边缘，从而减少了数据传输的时间延迟，提高了数据处理的速度和效率。高可靠性：边缘计算将数据处理和存储分散到多个边缘设备上，减少了单一点故障的风险，提高了系统的可靠性和稳定性。

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。

延迟是指处理和分析捕获数据所需的时间。连接到互联网的设备必须在100毫秒内响应，有时甚至不到10毫秒。因此，计算过程必须尽可能本地化，以抵消远距离传输数据的固有延迟。

ai算法能力模型轻量化的目标

1、AI算法能力模型轻量化的目标：所谓轻量化人工智能，是指以一系列轻量化技术为驱动提高芯片、平台和算法的效率，在更紧密的物理空间上实现低功耗的人工智能训练和应用部署，不需要依赖与云端的交互就能实现智能化操作的人工智能。

2、ai算法能力模型轻量化的目标VOC：VisualObjectClasses数据集。这是一个常用的目标检测数据集，包含多种对象类别，包括行人和车辆。COCO：微软公开的一个用于通用检测和分割的数据集，也包括人和车这些对象类别。智能机器人是AI的终极目标今天，我们正在拥抱一个万物智能互联的新世界。

3、ai算法能力模型轻量化的目标 Waymo Open Dataset：这是一款自动驾驶相关的数据集，其中包含了丰富的道路场景数据。数据集涵盖了行人和车辆等目标，适用于轻量化目标检测模型的训练和评估。

4、在BIM的世界里，模型轻量化是一种至关重要的实践，目标是通过优化数据在浏览器中的表现，实现更快的渲染和更小的存储需求。轻量化不仅仅是简单的几何数据压缩，它涵盖了多个技术层面的综合策略，包括Instancing、Compression、LOD（分级细节）和Parameterization（参数化）等。

5、Waymo Open Dataset：这是一款自动驾驶相关的数据集，其中包含了丰富的道路场景数据。数据集涵盖了行人和车辆等目标，适用于轻量化目标检测模型的训练和评估。链接：https：//waymo.com/open/ Cityscapes 数据集：Cityscapes 数据集专注于城市街景，包含了大量的人和车辆图像。

6、通用人工智能的追求：研发具有广泛认知能力的通用人工智能仍是 AI 领域的一个重要目标。1 AI 安全与控制：随着 AI 系统变得越来越强大，确保其安全性，防止滥用和潜在的不可控风险将成为重要议题。

关于边缘计算模型轻量，以及边缘计算原理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。