边缘计算是一种计算模式，它将数据处理和分析工作从中心云服务器转移到网络边缘，即靠近数据源的地方。这种模式旨在减少延迟、提高效率，并增强实时性。
关键词：计算模式、数据处理、网络边缘、延迟、效率、实时性。
边缘计算的核心优势在于将数据处理的负担从中心云服务器转移到边缘设备，如路由器、交换机、服务器等。这种分散处理方式使得数据能够在接近用户或数据源的地方进行快速处理，从而降低延迟。
在边缘计算中，实时性是一个关键指标。通过在边缘进行数据处理，可以实现对数据的实时分析和响应，这对于物联网（IoT）、智能制造、自动驾驶等领域至关重要。
此外，边缘计算还能够提高网络效率。由于数据处理在边缘完成，中心云服务器可以减轻负载，降低能耗，从而提高整体网络性能。
随着5G、物联网等技术的发展，边缘计算的应用场景日益丰富。例如，在智慧城市、智慧农业、智慧医疗等领域，边缘计算可以实现对数据的实时监测、分析和管理，推动相关行业的发展。
总之，边缘计算作为一种新兴的计算模式，正逐渐成为推动数字经济发展的重要力量。
公共云计算平台通过全球服务器增强企业数据中心，提供灵活扩展和混合云的安全性。然而，实时AI应用增多导致本地处理需求增加，边缘计算应运而生，在数据源头处理数据，降低对互联网依赖。云计算通过互联网提供计算服务，降低IT成本，简化管理，提高可靠性。边缘计算将应用靠近数据源，减少延迟，提高模型准确性，增强数据安全。两者结合的混合云架构，使企业能在集中与分布间灵活选择，实现资源优化和安全保障。组织根据需求在...
边缘计算作为新兴技术，旨在将云计算平台迁移至网络边缘，为用户提供低时延、高隐私保护的弹性计算服务。其通过与人工智能结合，实现通信、计算与学习的深度融合。边缘计算能有效解决云计算在处理海量数据时的时延和拥塞问题，满足5G的毫秒级时延需求。其系统由终端设备和边缘服务器组成，通过NFV、ICN和SDN技术实现虚拟化部署。优势包括更低时延、更高用户隐私保护、更强环境感知和更高效能，为“万物智联”提供关键解...
工业领域长期使用数字数据监控生产设施，IT与OT网络趋向融合以简化数据流。10BASE-T1S以太网技术针对分区架构开发，通过平衡线对以10 Mbps速度运行，解决传统以太网冲突问题，引入PLCA机制确保数据传输高效无冲突。以太网标准化技术简化功能安全系统开发，支持跨行业应用，降低系统成本和风险。统一接口和安全机制助力设计人员打造功能安全系统，实现OT与IT网络互操作性，推动智能预测服务和资产管理...
芯片设计大佬吉姆·凯勒领导Tenstorrent开发AI处理器，挑战英伟达在市场的地位。Tenstorrent产品效率高、成本低，主打边缘计算领域，弥补英伟达未覆盖的市场。边缘计算需求增长，AI芯片在自动驾驶、智能制造等场景应用广泛。多家AI芯片新创公司崛起，市场竞争激烈。Tenstorrent等技术注重低功耗，适合边缘AI应用，预计2024年发布新一代处理器。AI生态系统建设重要，英伟达CUDA...
云计算、雾计算和边缘计算是现代IT基础设施的三个关键层。云计算为数据存储和分析提供基础设施，雾计算位于设备和云之间，处理本地数据，而边缘计算则在数据源附近进行实时处理。这三层相互补充，提供了不同的功能，适用于不同的环境和需求。雾计算和边缘计算的应用包括智能交通系统、自动化库存管理和智能电网。云计算则改变了工业和商业领域的游戏，允许公司在没有大量现金的情况下快速扩展。选择哪种计算层取决于业务需求和抱...
云计算、雾计算、霾计算和边缘计算是提高数据处理能力的关键技术。雾计算将云计算能力带到边缘，边缘计算则更靠近数据源进行处理。霾计算关注隐私、安全和延迟问题。海计算提供互联网一站式服务，认知计算则尝试模拟人脑学习与思考过程，放大人类智能。这些计算模式各有优势，适用于不同场景。
5G网络规模建设正推进，数据中心成为其关键支撑。数据中心采用云化架构，以SDN/NFV技术部署虚拟化网元，并随着边缘计算和MEC业务规模部署，5G网元将分布在各级数据中心。5G时代，大型云数据中心将具备更多优势，传统数据中心面临挑战。边缘数据中心成为5G时代新形态，边缘计算提供泛在算力资源。智能运维和开放架构催生数据中心产业新生态，未来数据中心网络将向更高性能、智能化方向演进。
Wi-Fi 6和5G技术将推动Wi-Fi园区网络升级，带宽需求大幅提升。随着Wi-Fi技术演进，对上行带宽需求增加，网络回传面临挑战，如网线传输带宽、距离限制及扩容成本高等。华为CloudEngine S5732-H交换机通过超远距离接入、全万兆光电混合款型等特性，解决这些问题，满足未来10年甚至更长时间的Wi-Fi带宽升级需求。
5G技术支持网络切片，允许运营商划分网络为虚拟网段，每个网段可定制以支持不同类型的应用。网络切片还能隔离各网段流量，确保安全。5G使用多种频率，包括毫米波频率，支持高带宽但范围较小。边缘计算将数据处理集成到边缘设备中，减少传输延迟和带宽成本，支持实时控制，例如自动驾驶汽车通过5G相互通信。雾计算将计算和存储放在边缘设备附近，提高应用弹性。5G网络切片增强安全性，使用专有网络切片受防火墙保护，支持定...
智能硬件混合组网是一种结合多种通信技术，实现灵活、可靠网络连接的方法。通过蓝牙、Wi-Fi、LoRa、4G等不同通讯方式，根据应用场景和环境选择最佳物联网混合组网方案。每种通信技术都有其优缺点和适用场景，例如蓝牙适合短距离通信，Wi-Fi适合高速数据传输，LoRa适合远距离低功耗传输，4G适合高速数据传输和广泛覆盖。混合组网可以覆盖更广泛的应用场景，灵活选择不同的通信技术满足不同需求，提高网络稳定...
AIoT已经成为未来技术主流形态，结合物联网和人工智能实现万物智能互联。预测2025年中国物联网连接数近200亿个，海量连接将促使IoT与AI融合。使用LoRaWAN和边缘人工智能可解决物联网中的远程通讯性能和电池寿命问题。边缘计算可将智能处理放在网络边缘，减少数据传输，降低延迟，提高安全性，并扩展应用程序。安富利的SmartEdge Agile和工业物联网网关等设备可以帮助利用边缘人工智能加速应...
边缘计算通过缩短数据传输距离、减少传输量、实时处理数据、分布式计算、缓存机制及优化网络协议和算法，显著降低网络延迟。这种方式提高了计算效率，改善了实时性应用的用户体验，如自动驾驶、VR/AR、实时通信等。随着5G和物联网技术的发展，边缘计算将发挥更重要作用，提升网络体验。
边缘计算作为5G专网的理论支持，能在云和客户间形成缓冲区，提升网络传输效率。运营商将边缘计算策略融入5G部署，推出定制化专网，满足不同行业对带宽、时延、可靠性的需求。天津大学教授王晓飞指出，5G专网为垂直行业提供全新生态，边缘计算和5G专网相辅相成，国内三大运营商已走出专网化发展道路。
随着5G时代的到来，边缘计算作为一种新的计算模式应运而生，为解决高密度、大带宽和低时延业务场景的需求，将计算资源部署在靠近数据源头的边缘，以提供实时业务处理。边缘数据中心作为支撑边缘计算的基础设施，具有小型化、分布式、贴近用户等特点，能够降低网络延时，提高可靠性。边缘数据中心的应用场景丰富，包括5G通信、车联网、CDN、AR/VR等，能够加速新兴技术在传统领域的推广。然而，边缘数据中心在发展过程中...
边缘计算因在本地处理数据而广受欢迎，可减少网络延迟、降低成本、提高安全性和效率。其优势在物联网应用中尤为明显，如自动驾驶、视频监控、医疗保健、智能制造和能源领域。通过减少数据传输，边缘计算保护了数据隐私，提高了响应速度，对于网络连接不稳定地区尤其有用。预计到2025年，约75%的企业数据将在边缘处理。
机器学习和深度学习应用正从云端转移到边缘设备，以实现实时数据处理和降低通信成本。本文介绍了一种基于 MATLAB 和 Simulink 的框架，结合 STMicroelectronics Edge AI 工具，用于在边缘设备上设计和部署深度神经网络。框架涵盖网络设计、超参数优化、知识提炼、模型压缩与优化等步骤，并使用 ST Edge AI Developer Cloud 进行基准测试，以评估网络在...
在智能安防发展初期，数据主要靠前端摄像头采集后传输至后端服务器或云端进行分析。但随着数据量增长，传输压力和成本问题凸显，边缘计算与存储应运而生，逐渐成为互联网时代新热点。边缘计算能高效处理图像数据，降低成本，提升落地效率，并在实时业务、安全与隐私保护等方面满足行业需求。其应用场景包括私有网络和互联网，解决了链路质量、资源成本、隐私安全等问题。堃乾智能的边缘计算安防解决方案，赋能各行业，提升了视频分...
随着分布式计算、智能硬件的快速发展，边缘设备成为数据生产主力，边缘存储作为其底层支撑，提供高速低延迟的数据访问。杉岩统一存储平台SandStone USP V3.3版本针对边缘场景需求，增强访问接口、网络传输、容器支持等功能，满足边缘数据就近存储和管理需求。新版本支持块、文件、对象存储接口，实现智能化管理和资源统一调配，降低硬件消耗和总体成本，助力边缘计算和物联网应用发展。
随着物联网产业的快速发展，边缘智能设备的安全防护变得至关重要。本文主要介绍了边缘智能设备在数据安全防护方面的需求，并介绍了贸泽电子提供的安全/验证开发工具，如来自NXP的OM-SE050ARD开发套件和Maxim Integrated的DS28E40EVKIT评估套件，这些工具能够帮助用户快速评估和原型设计安全解决方案，确保边缘智能设备的安全性。此外，还讨论了边缘智能的优势、挑战以及其在汽车系统中...
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