随着越来越多的传统业务云化和云端业务发展，数据上云和云端数据处理领域的需求爆发式增长。腾讯云存储网关CSG提供一键部署开箱即用的便捷模式，深度结合COS对象存储生态，为用户提供方便快捷的数据上云通道，有效满足业务数据备份、数据上云和云上数据处理的需求。
当下，云计算技术属于比较热门的技术，本期文章我们主要介绍云计算领域的技术场景之一的边缘计算技术，今天我将从什么是边缘计算技术、为什么需要边缘计算、边缘计算和云计算对比、边缘计算工作原理等几大方面，和朋友们一起交流边缘计算技术。
为物联网平台与应用提供高性能的实时数据处理与集成，一直是 EMQX 最重要的能力之一。最新发布的 EMQX 5.0 针对数据集成相关功能进行了深度的重构和优化，以期帮助用户更加轻松灵活地使用。
近日，经 LF Edge 委员会投票决议，EMQ 旗下的开源项目 EMQ X Kuiper（以下简称 Kuiper）作为「Stage 1 - At Large」正式加入 LF Edge 基金会。
1. 按需访问 云数据中心主要用于存储信息并提供灾难恢复功能。但是，随着移动应用和物联网(IoT)等新技术的发展，按需访问的需求也在不断增长。用户希望无论从本地设备存储还是云端访问数据，都能享受到同样的用户体验。云数据中心需要提供更快的数据处理速度，并继续将重点转移到云计算和减少延迟上来。 2. 招聘需求 数据科学家使用分析技术将大数据转化为有价值和有用的结论。随着云数据中心从信息存储基础设施转变为按需云数据处理中心，对数据工程师的需求正在不断上升。数据工程师优化其公司的大数据生态
能够在设备或边缘上执行基于机器学习的任务，而不是将其发送到云端进行处理，许多人将其描述为“机器学习演进的下一个阶段”。有许多重要的限制，功耗、成本、延迟、隐私等限制因素使得在云端和设备之间来回传输的机器学习数据不切实际。
几乎所有的新技术都是对传统技术的一种突破创新，云计算也不例外。边缘计算在业界的一些评论家看来将会取代云计算，但问题是这是真的吗？ 边缘计算，是一种分散式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由
金融行业的每一次发展都与科技在其身上的应用有着莫大的关联。传统互联网时代让金融行业通过网络最终连为一体，“互联网+”时代将金融行为更加深度地与互联网联系起来促成互联网金融的出现。随着智能科技时代的来临，我们依然可以相信，金融行业将会受益，并将会给互联网金融带来更多改变。 尽管互联网金融通过将传统金融产品进行重构、金融行业的交易方式进行改变彻底打破了传统金融的某些特征。但是随着互联网时代的偃旗息鼓，智能科技成为下一个风口的脉络逐渐清晰，更多的智能科技不断应用让我们对其与金融行业的融合有了更多想象。 势头强劲
ReCap Pro 2019是Autodesk公司开发的一款专业的三维建模和扫描数据转换软件。它的优势在于迅速而准确地创建精细的三维现实世界模型，能够从现实世界的 3D 扫描数据、照片或激光扫描点云数据，快速生成准确的 3D 模型和视觉效果。此外，该软件提供完整的功能以整合和可视化扫描数据，大大提高了工作效率，是一个十分强大的工具。
1. 分布式计算：与传统的云计算不同，边缘计算将计算任务分散到网络的边缘节点上执行。这些边缘节点可以是智能设备、网关、路由器或是专门的边缘服务器，它们靠近数据产生的源头或者用户。这样可以减少数据传输的距离和时间，提升处理速度和降低延迟。
所谓“Private Hybrid”通常用来描述预先部署(on-premise)的私有云及与其运作相关的公有云。
当今云计算时代，计算资源和数据存储已经不再受限于本地设备的硬件和软件限制。云计算技术的发展和普及，使得用户可以通过互联网访问大量的计算资源和存储空间，从而改变了我们对计算和数据的看法。本文将探讨云计算时代对计算和数据处理的影响，并讨论其对社会、经济和技术发展的潜在影响。
这个9月，AI芯片独角兽地平线发布了自诩最强边缘 AI 芯片地平线「旭日3」，一时间引起轰动。相比第二代芯片，「旭日3」的AI性能上得到很大提升，只需在 2.5W 的功耗下，能够达到等效 5TOPS 的标准算力。尤其是对应高端市场的旭日3M，有更强大的编解码能力，强大的ISP效果令其极具竞争力。
在职场中有一项共识是：数据驱动业务价值。业务在产品、运营、开发、技术支持、销售等环节都有着大量的数据需求， 市面上也出现了很多 BI 可视化工具，但如果能同时具备以下特性，则可以称为一款优秀的 BI 工具： 简易接入数据 拖拽式生成图表 快速计算数据 定期发送周报 支持移动端+PC 端 不用钱 结合以上特点，来介绍一款由腾讯 TEG 团队打造的轻量级数据可视化工具——小马 BI。 先简单介绍一下这款产品。 0 门槛，想得出来就做的出来 通过简单的拖拽 就可以使用已接入的数据，编辑你的数据看板，所见即所
伴随着信息大爆炸和通讯技术的发展，“AIoT”俨然成为了当前科技和互联网领域的一个热门词汇，各大知名厂商纷纷表示自己要布局AIoT。到底什么是AIoT？AIoT到底有些什么优势呢？「腾讯云大学」联合「云加社区」为大家整理了大咖直播课《腾讯云 AIoT 解决方案》的回顾，看看腾讯云的IoT高级产品经理是如何理解AIoT的。
随着越来越多的物联网设备连接起来，它们将产生海量的数据。但是，将所有这些数据发送到云端进行处理可能会适得其反。边缘计算是将数据处理推到原点(传感器设备)附近，而不是发送到位于数千英里外的集中式云。
json是powerautomate云端flow中常常出现的一种数据形式，有时需要手动生成，有时需要自动获取后进行获取其中的内容。
物联网是业界积极讨论的话题，大量的企业都计划将智能设备和传感器纳入到物联网的业务模式，因此全球的数据量在逐年增长。边缘计算能够将物联网（IoT）设备产生的数据在更接近数据产生的终端进行处理，而不是将其
ASW 应用与服务编排工作流是腾讯云服务的编排工具，用户可以将多个云服务编排到业务场景相关的应用程序中，可以通过 ASW 工作流编排分布式任务，管理执行任务的顺序、错误处理、重试逻辑和状态，从而显著减轻团队的研发负担。 通过 ASW Map 并发能力编排调用云函数，完成批量数据的处理，并将结果写回存储，提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的数据处理系统模型。尤其适合证券交易数据统计，电商系统商品订单数据分析，微博热点分析等大数据分析场景。本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数，快速搭建一个高可用的数据
虽然云计算成为了很多企业的有效解决方案，但仍有许多人尚未完全将其IT外包到云服务中。这就是为什么许多企业会选择切换至混合云解决方案：将私有的IT基础设施和公有云混合在一起使用。这样一来，他们觉得既能控制其运营的重要方面，同时还能获得软件即服务或平台即服务所附带的大多数优势。这一点对制造企业尤为明显，制造业传统的企业资源规划系统升级可能需要花费普通情况更多的时间。当然，一旦他们将云部署到位，就可以有很多方式来开发他们的解决方案，从而更好地满足其业务需求。 借助虚拟化终止重复工作 改进这种系统的一种方式是借助虚
章鱼在捕猎的时候，它的八只触手能迅速地将猎物包围，不会缠绕打结，灵活且敏锐，配合度极高。
近日，江行智能宣布完成3000万元A轮融资，由松禾资本领投，红杉资本、BV百度风投跟投，青桐资本担任财务顾问。江行智能曾于18年7月获红杉资本数千万天使轮融资。
物联网在飞速发展的同时也产生了大量数据，面对数据处理压力，各种“计算”层出不穷，云计算、雾计算、边缘计算等名词纷纷涌出，那这些计算方式有何区别？应用于哪些场景？在不同场景或同一场景的不同情况下又要如何选择计算方式？
有时更快的数据处理是一种奢侈——有时它生死攸关。例如，自动驾驶汽车本质上是一台装有轮子的高性能计算机，它通过大量的传感器来收集数据。为了使得这些车辆能够安全可靠地运行，它们需要立即对周围的环境做出反应。处理速度的任何延迟都有可能是致命的。虽然联网设备的数据处理现在主要是在云端进行的，但在中央服务器之间来回传送数据可能需要几秒钟的时间。这一时间跨度太长了。
物联网网关是连接物联网设备和互联网的重要桥梁，它负责将物联网设备采集到的数据进行处理、存储和转发，使其能够与云端或其他设备进行通信。物联网网关的作用是实现物联网设备与云端的无缝连接和数据交换。
随着科技的飞速发展，物联网与边缘计算的结合已经成为推动各行各业创新发展的关键力量。物联网通过互联网将各种物理设备紧密连接，实现设备间的信息交互和数据共享，而边缘计算则将计算和数据存储功能从传统云计算中心推向网络边缘，为用户提供更快速、更安全的数据处理体验。这种融合不仅极大地提升了数据处理速度，降低了数据传输延迟，还在隐私保护和系统安全性方面展现出卓越的优势。
前言 Geotrellis 已经迭代到了 2.0 版本（截止写作此文时为 2.0.0-SNAPSHOT 版），2.0 版多了很多新的特性，其中最重要的应该就是 COG，COG 是什么鬼？刚看到时我也是一脸懵，认认真真的学习了一天，稍有体会，本文对此进行简单介绍。 一、COG 简介 1.1 什么是 COG COG 是 Cloud Optimized GeoTIFF's 的简称，从这个名字就能大概猜出他的意义——云端优化的 GeoTIFF。GDAL 官方 WIKI 定义如下： A cloud optimize
“可恶，手机存储容量又不够了。” 隔壁小杨看着手机弹出的告警向我吐槽到。 随着智能手机的飞速发展，手机拍摄的质量也逐步提高，后置三四个镜头也是常事。 伴随着时代的进步，手机拍摄的相片也动辄达到了4MB、5MB甚至10MB。想要记录身边的美好，但手机的存储容量却渐渐拖了后腿。除此之外，手机更新换代的频率也在迅速提高，随之而来的数据迁移和备份问题却让大家直呼麻烦。 在这样的形势下，云相册的解决方案应运而生。 各大手机厂商均拥有自己的云相册产品，提供云端备份及处理的服务。酷派手机自然也不例外。 但与传统手机厂商将
伴随着时代的进步，手机拍摄的相片也动辄达到了4MB、5MB甚至10MB。想要记录身边的美好，但手机的存储容量却渐渐拖了后腿。除此之外，手机更新换代的频率也在迅速提高，随之而来的数据迁移和备份问题却让大家直呼麻烦。
边缘计算是一种分布式计算架构，其核心思想是将数据处理从中心云端转移到网络的边缘，即接近数据源的位置。这样做可以减少数据传输所需的带宽，减少延迟，提高处理效率，并增加系统的可靠性。
在上一篇文章<<什么是云原生>>中和大家聊了下关于云原生的话题，在云原生的概念中比较明确的一个特点就是云原生是基于云计算的。在这种模式下用户的计算请求会被发送到云端服务进行处理，由云端完成复杂的数据计算后，再将结果以同步或异步方式返回调用客户端。
公有云计算平台使企业能够使用全球服务器补充其私有数据中心，将基础设施扩展到任何位置，并根据自身需求扩展和缩减计算资源。这些公私混合云为企业计算应用提供了前所未有的灵活性、价值和安全性。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 只需25美元，谷歌就可以把你的基因组储存在云端。 数百万人的基因组数据将会带来医学上的新发现并可以提高医疗诊断水平。谷歌正就一个新项目与医院和大学展开合作。有基因组吗？我们来帮你保存。 搜索引擎巨头的第一个DNA产品就是谷歌基因组（Google Genomics），这是谷歌在去年3月推出的一项云端服务，但随后由于没有大规模的推广而未引起人们的注意，就像上个月谷歌发布的那个看起来遥不可及的用纳米药丸对抗癌症的计划一样。 谷歌基因组可以证明它比任何一项月球探测计划都重要得多
目前的网络中已经有64亿台设备连接，此外还新增了550万台新设备，因此物联网的兴起需要采用新的处理和分析需求的方法。充分利用物联网需要在设备和云之间实现强大的无缝连接，同时消除计算问题和隐私问题。 很
在大数据时代的初期，我们面临的数据主要是大容量的静态数据集，针对离线和大规模数据分析设计的Hadoop依靠HDFS和Mapreduce可以灵活、高效的处理这种数据形态。然而，随着大数据时代的演进，具有实时持续到达、到达次序独立且高度无序等特征的流式数据在当前商业环境中变得越来越常见，人们迫切的想对这种流式数据进行实时分析并进而转化成商业价值，于是推动了大数据技术的演进。
边缘计算 (Edge computing) 是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、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。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
边坡变形实时的安全监测一直是地质工程中的重要问题，给山区交通建设和人民生命财产带来很大的威胁。随着科技的不断发展，无线振弦采集仪作为一种新型的地质监测设备，正在被越来越广泛地应用于边坡变形实时的安全监测中。
当前，我国正处于数字经济高速发展的时代，数字技术不断重塑商业环境，越来越多的企业逐渐意识到，只有实现数字化转型，才能抓住发展新机遇。企业是经济数字化转型的重要实施主体，进一步推进经济数字化转型，则需要充分发挥数据的驱动作用。伴随着互联网、云计算、大数据、区块链、人工智能等技术的蓬勃发展，物联网连接数爆发式增长，数据处理量激增，促使边缘计算技术开始崛起。
边缘计算是指在靠近数据生成的本地设备和网络中，就近收集汇总并计算分析数据。在当前的各类物联网应用中，由于对数据安全和低时延的要求越来越高，因此越来越多方案选择采用边缘计算模式，即不再将大量的现场数据上传到云端计算，而是直接在本地进行实时的数据处理和高频数据/指令交换，只有最终的决策相关数据才上传到云端。
简单来说，云计算就是将很多计算机资源和服务集中起来，人们只要接入互联网，将能很轻易、方便的访问各种基于云的应用信息，省去了安装和维护的繁琐操作。
GPU硬件技术在硬件架构和制程技术上持续创新，许多GPU实现高度并行化设计，以充分利用多核处理器和多线程技术提高性能，并采用先进制程降低功耗与提升能效。
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现，让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具，本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具，并对每个工具的特点进行介绍。
“数据猿年度重磅活动预告：2020年度金猿策划活动（金猿榜单发布+金猿奖杯颁发+2.0版产业图谱+落地颁奖大会）即将推出，敬请咨询期待！
某公司拟开发-个智能家居管理系统，该系统的主要功能需求如下：1)用户可使用该系统客户端实现对家居设备的控制，且家居设备可向客户端反馈实时状态；2)支持家居设备数据的实时存储和查询；3)基于用户数据，挖掘用户生活习惯，向用户提供家居设备智能化使用建议。基于上述需求，该公司组建了项目组，在项目会议上,张工给出了基于家庭网关的传统智能家居管理系统的设计思路，李工给出了基于云平台的智能家居系统的设计思路。经过深入讨论，公司决定采用李工的设计思路。
HarmonyOS是万物互联时代的操作系统。通过分布式技术，HarmonyOS将多台终端形成一台“超级虚拟终端”，让用户使用多设备如同使用单设备一样简单。那么在这个“超级虚拟终端”中，数据怎么存储？怎么同步？怎么访问？想必是大家最关心的问题。
今天，数据的重要性正带动企业对于数字转型的庞大需求，但大量数据却为既有信息系统架构带来沉重负担。
时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制，并与过程管理建立一个数据链路，属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看，时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。后者局限于车间级的可编程逻辑控制器，而非企业级。
Intuit数据工程副主管Loconzolo双脚都已经迈进数据湖里了。Smarter Remarketer首席数据科学家DeanAbbott也为云技术的发展指出了捷径。他们二人一致认为,大数据与分析学前沿是个活动目标，这一领域包含了储存原始数据的数据湖和云计算。尽管这些技术并未成熟，但等待也并非上策。 Loconzolo表示：“现实的情况是，这些工具都刚刚兴起，他们构筑的平台还不足以让企业依赖。但是，大数据和分析学等学科发展十分迅速，因此企业必须努力跟上，否则就有被甩掉的危险。”他还说：“过去，新兴技术
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