因此，边缘计算产生了，其接近边缘设备直接进行数据处理和智能服务的操作方式，减少了不必要的网络延迟，可以有效的缓解云计算中心的计算压力，节省资源空间。 ?...OpenStack基金会对外发布的白皮书《边缘计算 - 跨越传统数据中心》对“边缘计算”这一概念进行了清晰的阐述，边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和 IT 环境服务，“边缘”指的是位于管理域的边缘...整个边缘计算体系分为了四个层次：ECN 依托智能资产、智能网关等智能设备，提供计算、存储、网络等资源；Fabric（CCF）对业务屏蔽边缘设备的复杂性，实现OICT基础设施部署运营自动化和可视化，支撑边缘计算资源服务与行业业务需求的智能协同...三 移动边缘计算与智能服务 （一）移动边缘计算 根据中国移动边缘计算技术白皮书中的定义：移动边缘计算（MEC）是一种基于移动通信网络的全新的分布式计算方式，构建在 RAN 侧的云服务环境，通过一定的网络服务和网络功能脱离核心网络...同时边缘计算还将对车联网以及人工智能的发展产生较大的推动。 四 边缘计算的优势与产业化 （一）优势 边缘计算可以提供海量的数据连接以及兼容性服务。
边缘计算是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。边缘计算与云计算互相协同，共同助力各行各业的数字化转型。...它就近提供智能互联服务，满足行业在数字化变革过程中对业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。...部署边缘计算需要注意什么？ 基于以上情况，企业在边缘部署计算时需要采取有针对性的方法。 这意味着将部分应用程序推向公司的边缘，但不一定是全部，有些时候也可以计划之后再扩大规模。...考虑到终端用户人员(并非特指It人员)将运行和维护大部分边缘计算，强调边缘计算所需的安全性也很重要。 最后，带宽也是一个问题。...因此您需要彻底评估您的使用情况、案例及其好处，以确认边缘部署最好的方案。换句话说，如果要部署边缘计算，只考虑边缘计算是不够的。（来源：IT168）
边缘计算广泛应用的原因 边缘计算的应用越来越广泛的原因是，诸如流媒体视频内容和带宽密集型的其他信息需要在本地保留数据。...边缘计算的影响 边缘计算的需求已经影响到新数据中心的设计和现有数据中心扩展的配置方式。如果边缘计算大多是模块化的，则必须找到物理空间来满足这些需求。...它甚至会影响到生产制造商们对服务器未来的看法，向着更小、更轻、更加独立、更加快速移动的趋势发展。 所有这些分布式基础架构对于那些委托管理，监控和优化的人来说都可能具有挑战性。...如果组织选择边缘计算来更好地为其客户提供服务，为了更高的安全性，更低的延迟或任何其他原因，这意味着IT或设施人员需要解决更多的问题。...使用DCIM解决方案将为负责边缘计算设备的人员提供关键功能，并使其能够提供更快的服务，而无需数据中心人员现场处理。 行业专家表示，计算的未来将是混合的，这是数据中心，云端，边缘等方面的组合。
Lance Crosby三年前创建了StackPath公司。...该公司在边缘计算方面提供了很有说服力的案例研究，它既是边缘计算基础设施的消费者，也是这种基础设施所提供的服务提供商，因此它在食物链的上下游都具有可见性。...当StackPath公司在2016年创建时，其定位是提供云计算服务的安全性提供商。 安全性仍然发挥着重要作用，但该公司现在提供的远不止这些服务。...Crosby说，那些希望在边缘计算设施建立互联网服务的公司(像StackPath这样的公司)将在通信塔楼部署边缘计算设施。...花费 2500美元构建全球平台 Crosby预计，媒体、游戏和安全将成为使用StackPath等边缘计算服务的最大用户。
容器编配引擎具有作为边缘解决方案的潜力，但是在它成为边缘解决方案之前还有很多问题需要解决。 到目前为止，您可能已经听说了Kubernetes如何在传统的本地部署和云环境中简化应用程序的大规模部署。...但是，将中央数据中心与托管在离终端用户更近的边缘位置的工作负载结合起来的边缘架构又如何呢？Kubernetes也能支撑一个边缘计算平台吗？ 答案是有可能。...尽管Kubernetes作为边缘计算解决方案有潜力，但是Kubernetes的开发人员和用户需要克服一些障碍，才能让K8s真正为边缘做好准备。 ? Kubernetes如何帮助边缘计算平台 ?...简而言之，我们有充分的理由相信Kubernetes在未来几年将成为边缘计算平台越来越重要的一部分。 ? Kubernetes边缘挑战 ?...这对于边缘计算平台来说是个问题，组织可能会选择在每个边缘位置运行单独的集群，以隔离工作负载并简化真正大规模环境的管理。 ? 结论 ?
边缘计算这个词近日来逐渐出现在人们的视线里，原因是什么？如何看待边缘计算？下面将根据边缘计算的兴起、边缘计算的定义与内涵、计算模型等几个系列为大家讲述。...近十多年来，中心化的云计算模型一直被认为是标准的IT交付方式，通过数据中心集中提供丰富的计算和存储资源。...而这大量的智能终端将为基础网络带来诸多挑战，那就是智能互联的网络边缘侧面临着连接海量异构设备、业务实时性要求、应用智能化要求、安全与隐私要求等众多挑战。...一种全新的思路就是，希望能够通过网络，在海量的网络边缘设备实现云计算的功能。这种新兴的技术被称为“边缘计算”。...2016年11月30日，边缘计算产业联盟（ECC，Edge Computing Consortium）在北京成立。
在这种架构下，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。...边缘计算通过允许节点执行基本的计算任务来进一步理解这一概念。 1997年，计算机科学家Brian Noble演示了移动技术如何将边缘计算用于语音识别，两年后这种方式也被用来延长手机电池的寿命。...边缘计算的数据处理从数据源就已经开始了，一旦完成了数据处理，只需要发送需要进一步分析的数据。这大大减少了组网需求和集中式服务的瓶颈。...边缘计算的未来 边缘计算将会如何发展呢？ 随着越来越多的终端用户通过边缘计算来提高性能、功能，我们将会看到边缘计算的爆炸式增长。 边缘计算可加速数据流生成，包括毫无延迟的实时数据处理。...智能应用程序和设备得以在数据创建之时进行即时相应，从而减少延迟时间。这对自动驾驶汽车等技术及企业发展来说至关重要。 边缘计算可在来源附近就地高效地处理大量数据，减少Internet带宽使用。
随着数据匿名化和定制安全的需求变得越来越重要，物联网安全可能会转向网络层面，尤其是边缘领域。 ? 一些人说，物联网(IoT)传感器产生的数据需要得到更好的保护。...新的物联网安全框架 IEEE Network发表过的论文《可重构安全:基于边缘计算的物联网框架》的作者说，“需要一个新的安全框架”。...研究团队宣称，基于边缘计算的“物联网可重构安全框架”（resiot）将解决这个问题。他们的解决方案：在安全代理附近的边缘安装一个新的物联网管理组件。...在这个新的安全角色中，路由器、基站和其他近边缘设备将处理物联网设备无法处理的计算（由于大小、电源限制等原因）。包括加密技术。...研究人员解释说:“即使是低端设备也能受到需要高计算成本的高级安全算法的保护。” 总体而言，由于安全性的原因，遗留系统上的物联网处理时间可能会开始增加。
超高清视频 据拓墣产业研究院预估,2018年至2022年全球边缘计算相关市场规模的年复合成长率(CAGR)将超过30%，其中视频业务被视为驱动边缘计算快速发展的最现实的市场需求。...边缘计算的主要价值是低时延与带宽节省，另外还具有移动网络感知（解析移动网络接口的信令来获取基站侧无线相关信息）、IT计算存储通用环境等特点，可以节省终端能耗、减少终端计算存储能力、屏蔽远程云服务网络连接故障...部署边缘计算平台，利用边缘计算的移动网络感知能力如无线网络信息服务API向第三方业务应用提供底层网络状态信息，第三方业务应用实时感知无线接入网络的带宽从而可以优化视频传输处理，包括选择合适码率、拥塞控制策略等...为此，以云计算和万物互联技术为基础，融合边缘计算模型和视频监控技术，构建基于边缘计算的新型视频监控应用的软硬件服务平台，以提高视频监控系统前端摄像头的智能处理能力，进而实现重大刑事案件和恐怖袭击活动预警系统和处置机制...边缘计算+视频监控技术其实是构建了一种基于边缘计算的视频图像预处理技术，通过对视频图像进行预处理，去除图像冗余信息，使得部分或全部视频分析迁移到边缘处，由此降低对云中心的计算、存储和网络带宽的需求，提高视频分析的速度
多接入边缘计算（MEC），它被大众熟知的叫法是移动边缘计算，是一种网络架构，为网络运营商和服务提供商提供云计算能力以及网络边缘的IT服务环境。...MEC的概念在过去几年中越来越受欢迎，在这篇由三部分组成的MEC系列文章中，我们将了解多接入边缘计算的工作原理，面临的安全挑战及其如何得到保护，以及如何将其用于改进网络和服务。 ?...在这关于多接入边缘计算的三篇文章的第一篇中，我们将看看MEC如何发展，它是如何工作的，以及看看今天如何使用它的一些例子。那么，让我们从MEC开始吧？ 为何选择多接入边缘计算？...虽然最初在移动技术方面表现出了巨大的前景，但边缘计算已经开始展示它也可以应用于其他接入技术，如Wi-Fi等。 例如，物联网和智能设备创建的大部分数据需要在接近实时的情况下进行收集和响应。...用例 虽然MEC还处于起步阶段，但我们可以利用一些用例来进一步提高我们对多接入边缘计算在实际场景中的工作原理的理解。以下三个用例展示了网络运营商和服务提供商希望将来如何使用MEC架构。
目前，市场上存在的边缘计算相关概念包括雾计算、边缘计算、多接入边缘计算/移动边缘计算、移动云计算等概念。这是边缘计算的第三篇，主要讲的内容是边缘计算的解决方案。...Foundry的其他设备）创建虚拟设备，从而实现数据收集、参数配置和设备控制等操作； 核心服务层用于提供元数据（设备信息、数据格式、操作命令等）存储、核心数据存储和访问、设备操作、微服务注册和配置等功能...Cord平台 CORD是开放网络基金会（ONF）使用SDN（软件定义网络）和NFV（网络功能虚拟化）、云计算（OpenStack）等技术，为运营商创建的一个云原生，开放，可编程，灵活的数据中心开源软件平台...同时，CORD 4.1还将发布重点转移到了边缘数据中心领域，致力于成为部署边缘云和边缘计算新服务的最佳开源平台。...，是一个完整的技术和生态系统，能够实现真正的IP到边缘和可互操作的IoT应用，从而大规模创建和部署基于标准的商业IoT解决方案。
思科系统公司，ARM控股公司，戴尔公司，英特尔公司，微软公司和普林斯顿大学等于2015年11月19日成立了目前唯一的雾计算组织 - OpenFog联盟，创建雾计算标准 - OpenFog，以实现物联网（...边缘网络通常由终端设备（例如移动手机、智能物品等等）、边缘设备（例如边界路由器、机顶盒、网桥、基站、无线接入点等等）、边缘服务器等构成。...ECC联盟与2017年推出了边缘计算参考架构2.0版本，使得边缘计算不仅仅是传统意义上专注于物联网设备端几乎不调用云端服务，几乎与云端隔离的孤岛，而是包含业务动态调度、云端部署协调等包含云断刀设备端之间整个路径的全面解决方案...ETSI的多接入边缘计算（MEC，原移动边缘计算）定义如下：多接入边缘计算（MEC）为应用程序开发人员和内容提供商提供云计算功能和位于网络边缘的IT服务环境，其特点是超低延迟和高带宽以及可以被应用程序利用实时访问的无线网络信息...边缘计算用途 1、云计算任务迁移：移动云环境中借助基站等边缘端设备的计算、存储、网络等资源，实现从服务器端迁移部分或全部任务到边缘端执行，例如通过分布式缓存技术提高网页加载和DNS解析速度，或者将深度学习的分析
import numpy as np#导入NumPy工具包，主要用于数组相关操作 #定义一维数组卷积计算函数 def MyConvolve(input,kernel): #对h[n]进行180...(kernel))]) len_input=len(input)#x[n]的长度 len_kernel=len(kernel)#h[n]的长度 #对输入数组进行零填充来解决卷积计算过程中的边缘对齐...定义一个数组保存卷积结果，数组长度为：x[n]的长度+h[n]的长度-1 con_array=np.array(range(len_input+len_kernel-1))#对x[n]与h[n]进行卷积计算...11, 13] Convolution Kernel: [8, 6, 4, 2] Convolution: [ 8 30 62 100 140 180 220 140 74 26] 算法：边缘卷积计算是在输入信号...x[n]的前后部分添加一些采样点并将这些采样点的值皆设为0再进行卷积计算。
边缘计算内涵及优势 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。...Bittman 表示，边缘计算可以帮助创建能够感知、检测和学习东西的机器，而无需编程。例如，如果阳光透过窗户照射到机器上，机器最终将能够判断出其温度变化会不会产生问题。...如果一名火车工程师想要了解火车车轮和刹车是如何运行的，他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否需要维修。在这种情况中，数据处理使用边缘计算，但它并不总是即时进行的（与确定引擎状态不同）。...它从边缘延伸到“近边缘”功能，比如本地数据中心及其他计算资产、企业或运营商无线接入网络内的多接入边缘（MEC）功能、托管服务提供商内的中间计算和存储功能以及互连和托管设施，最终延伸到云服务提供商。
全球制造业正在经历一场数字化转型的变革，物联网将所有生产线上的机器设备连接起来，用户可以在任何地方查看设备状态和生产进度，许多大型IT公司也针对推出了相关的服务，为移动用户提供实时的制造数据。...边缘计算允许物联网设备生成的数据在更接近创建的位置处理，而不是通过长路径发送到数据中心或云，从而减轻了网络带宽的负荷，同时也提升了现场数据处理的及时性。 究竟什么是边缘计算?...通常IoT设备将数据传输到本地计算设备，数据先在边缘处理，然后其部分被发送到公司数据中心。 边缘计算可减少网络的延迟性，因为数据无需通过网络传输到数据中心或云进行处理。...所以，很多场合需要边缘计算系统对数据进行处理，然后再将每日报告发送到中央数据中心进行长期存储，边缘计算系统减少了网络的数据量。...边缘计算设备进行此类应用意味着不需连接互联网和没有决策延迟，只要在设备端安装了边缘计算，即使与云系统连接中断，也可以始终如一地实施关键任务。 性能监控。
通信和计算市场的未来可能取决于这些地理地图上的点和网络地图上的点最终如何相互连接。这些节点的位置，尤其是在5G无线网络正在建设之际，可能最终决定谁来控制它们，谁来监管它们。 ?...理想情况下，也许经过十年左右的发展，边缘计算将为客户提供最接近其最近的无线基站的快速服务。...全球范围的边缘计算可能成为公共云式服务的催化剂，这些服务由本地的ISP提供，也许是通过一种“连锁商店”实现的。...5 边缘模糊的边界线 边缘计算旨在将服务质量（QoS）带回数据中心体系结构和服务讨论中的一项工作，因为企业不仅要决定谁将提供他们的服务，还决定在哪里提供服务。...“边缘计算对他们来说是一种不同的野兽，”Ram在2019年布鲁克林5G峰会上对听众说。“从规模的角度来看，与数据中心相比，它是巨大的。而且，再加上边缘位置没有熟练的IT人员，我们如何管理这一点呢？
边缘计算网关，物通博联工业网关 1480315233.jpg 1523339162.jpg 边缘计算是指对网络边缘节点的数据处理和分析。...随着物联网的发展，数据的生产和消费都在边缘节点，即边缘节点也需要承担一定的计算任务。将云中心的计算任务卸载到边缘节点的过程称为云卸载。 例如，移动互联网的发展使我们能够在移动端顺利购物。...我们需要更好地利用这些电子元件产生的数据，并利用这些数据更好地为当前的家庭服务。 考虑到网络带宽和数据隐私的保护，我们需要这些数据只能在本地流通和直接处理。...低延迟：在大城市中，许多服务都需要实时性，这就要求尽可能地进一步提高响应速度。 例如，在医疗和公共安全领域，边缘计算可以减少网络中的数据传输时间，简化网络结构。...边缘节点可以对数据进行分析、诊断和决策，提高用户体验。 位置感知：对于一些基于位置的应用程序，边缘计算的性能是由云计算决定的。
实际上边缘计算更适合物联网和AI计算场景，边缘计算准确的说是对云端集中式计算方式的一种补充和优化。以下我列举了几种有代表性的边缘计算场景，具体如下： ?...其实还有很多其他场景，随着物联网、AI时代的到来，边缘计算所延伸的场景将更加丰富。但说到这里，似乎边缘计算与咱们做互联网服务端的好像没有啥关系啊！...但实际上技术都是相通的，虽然目前边缘计算更侧重于物联网/AI等领域，但是边缘计算的思想其实早就在互联网“客户端/服务端模式”中出现过，例如以Ajax为代表的“富客户端”技术，其本质就是一种减少服务端计算量的边缘计算思想...在这个过程中，云服务所做的只是提供代码和配置的托管，以及根据事件触发运算调度，而真正的计算则是将"云函数"代码具体下放到某个具体的边缘设备去运行和使用。...这种无服务器计算的方式，能够非常巧妙的将云计算的调度能力与边缘具体算力有机结合起来，从而形成一个"大脑+多个小脑"的分布式计算系统。接下来我们具体看下Serverless的概念： ?
根据边缘计算联盟（ECC）2017年11月发布的版边缘计算参考架构2.0，对边缘计算的定义如下： 边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务...它可以作为联接物理和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。 边缘计算的特点： 1、联接性。 联接性是边缘计算的基础。...边缘计算如何影响人工智能（以下摘自边缘计算白皮书） 边缘计算使能行业智能。 面对行业智能的挑战，边缘计算提供四个关键能力： 1、建立物理世界和数字世界的联接与互动。...在网络边缘侧的智能分布式架构与平台上，通过知识模型驱动智能化能力，实现了物自主化和协作化。 3、提供开发与部署运营的服务框架。...开发服务框架和部署运营服务框架需要紧密协同、无缝运作,支持方案快速高效开 发、自动部署和集中运营。 4、边缘计算与云计算的协同。
然而由于路由器跳数，虚拟化技术的引入带来的数据包延迟或数据中心内的服务器延迟是云计算迁移的关键问题，边缘计算的概念近年来日趋火热，同时边缘计算还是OpenStack中的创新驱动力。 ?...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，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。...边缘计算通过允许节点执行基本的计算任务来进一步理解这一概念。1997年，计算机科学家Brian Noble演示了移动技术如何将边缘计算用于语音识别，两年后这种方式也被用来延长手机电池的寿命。...这减少了扩展集中式服务的需求，因为它们需要处理的流量相对较少，可以节省成本、降低设备复杂性和管理。 边缘计算的未来 边缘计算将会如何发展？...智能应用程序和设备得以在数据创建之时进行即时相应，从而减少延迟时间。这对自动驾驶汽车等技术及企业发展来说至关重要。 边缘计算可在来源附近就地高效地处理大量数据，减少 Internet 带宽使用。
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