网络性能与应用质量的发展催生边缘计算 随着智能手机、可穿戴设备等智能设备的普及，以及高清视频、人工智能算法等需求的涌现，各类游戏、应用、视频业务对于数据实时性的要求越来越高， 此类业务采用云计算架构无法达到敏感任务的延迟要求，不仅如此，当应用规模扩大时，云计算架构中网络带宽将会成为瓶颈，难以支撑来自海量前端设备的大规模实时计算和数据请求。 与此同时，随着5G/6G、Wi-Fi 6等通信技术和标准的快速发展，用户端到网络接入端的直接延迟可以降到个位数毫秒级。此时我们发现，在云计算架构中，数据从接入点到云计算中
实时流计算服务（Cloud Stream Service，简称CS），是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务，全托管的方式用户无需感知计算集群，只需聚焦于Stream SQL业务，即时执行作业，完全兼容Apache Flink（1.5.3版本）API和Apache Spark（2.2.1版本）API。
Gartner认为，到2025年，在传统集中式数据中心或云外部创建和处理企业生成的数据量，将从今天的10%猛增到75%。
2020年3月3日， GSMA发布了与边缘计算产业联盟（ECC）共同完成的《5G时代的边缘计算：中国的技术和市场发展》（Edge computing in the 5G era: Technology and market developments in China）报告。该报告分别从技术、应用、市场前景、机会、商业模式、政策法规多个角度，剖析了边缘计算生态的现状和未来发展。
1946年在美国宾夕法尼亚大学，电子晶体管计算机ENIAC携170平方米、18000个晶体管的庞大身躯悄然问世，作为计算的载体，开启了现代计算机的发展之路。
2022年，供应链中断影响了几乎所有行业的企业。为了帮助缓解供应链中的运输环节，马士基集团进行了一场转型，采用尖端技术来加速和加强全球供应链，并与科技巨头开展合作，在其码头采用边缘计算技术、构建专用5G网络以及部署数千个物联网设备，以提高管理和调度运输货物的集装箱船的效率、质量和可见性。
在过去几年里，实时计算的受欢迎程度呈爆炸式增长。这源于互联网、物联网、人工智能技术的高速发展，以及国家政策层面的大力支持。然而，在企业层面上，实时计算这种技术仍难以得到有效应用。究其原因，主要在于技术门槛高，开发、运维成本难以控制，缺乏成熟的产品化功能。
近年来，我国基础自动化和过程自动化水平有了显著提高，但与先进国家相比还有相当大的差距，特别是在工厂车间环境中存在投资大、功能冗余、操作困难、抗干扰性差等问题，因而难于推广应用。故此，钢铁自动化生产线的监控和管理成为解决此类问题的关键。
截至2018年8月，约有1/3的公司仍未遵守欧洲通用数据保护法规（GDPR），该法规旨在为用户提供大量的数据保护。事实上，目前在欧洲，仍然有大约1,000个美国新闻网站没有办法访问，这主要是因为网站不在意数据安全，没有将GDPR排到较高优先级。这对2019年的数字化转型趋势意味着什么？这意味着知情的客户将开始留意哪些公司真正关心保护他们的数据，哪些公司真的不关心。我相信GDPR将是一个更加全球化的趋势的开始，它将使公司对隐私和个人数据负责。虽然品牌不一定要遵守，但这一变化对公司如何找出更好的方式来真正建立与受众的关系敲响了警钟。
无限数据指的是,一种不断增长的，基本上无限的数据集。这些通常被称为“流数据”，而与之相对的是有限的数据集。 无界数据处理,一种持续的数据处理模式,能够通过处理引擎重复的去处理上面的无限数据，是能够突破有限数据处理引擎的瓶颈的。 低延迟，延迟是多少并没有明确的定义。但我们都知道数据的价值将随着时间的流逝降低，时效性将是需要持续解决的问题。
尽管分析师对于边缘计算市场的预测在市场规模和未来几年的增长率方面差异很大，但他们总体的预测都比较乐观。在Equinix委托的一份报告中，Gartner甚至认为“边缘将吃掉云”。
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。
互联网到移动互联网最大的变化莫过于用户“随时随地”地接入互联网。不过，还有一点正在悄悄发生的是，“内容和服务的实时性”正在变得重要起来。 一、实时直播 中秋节，百度联合国家天文台在北京、台北、拉萨、
5G时代，连接设备数量会大量增加，网络边缘侧会产生庞大的数据量。如果这些数据都由核心管理平台来处理，则在敏捷性、实时性、安全和隐私等方面都会出现问题。
近年来，随着全国各地数字化转型、数字化改革相关政策出台，同时AI、大数据、5G等技术在行业的应用进一步深化。因此，以数字化、智慧化为导向的产业升级在各行业相继落地。园区作为产业集群的重要载体和组成部分，园区智慧化的试点与探索进程逐步加快，行业规模增速显著提升，智慧园区建设逐渐进入深水区。
变化的背景在于，5G和物联网潮流下，成百上千万的机器和设备正首次接入互联网：在工业领域，工程师需要实时了解工厂、矿区的运营情况；在智慧城市领域，更多的联网设备正带来智能高效的城市管理手段；在智能网联汽车领域，如火如荼的自动驾驶潮流，正进一步推动绿色、便捷出行成为可能。
数据仓库大家非常熟悉，在1991年出版的“Building the Data Warehouse”，数据仓库之父比尔·恩门首次提出数据仓库的概念，数据仓库是一个面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
随着IT（信息技术）的快速发展，其在为世界各地的企业增加价值的作用越来越受到关注。边缘计算是某些企业为了产生某些价值而最期待的技术之一。
虽然在涉及云计算应用的功能方面，人们只是开始触及，但许多人已经考虑到云架构的继承者。一种人们正在讨论的这样的技术称之为边缘计算。这是一个概念，人们将目前集中在云端中的计算以分布式方式移动到边缘。这
随着移动设备、物联网设备的持续增长，流式数据呈现了爆发式增长，同时，越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求，基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求，在这个背景下，各种实时流处理平台应运而生。
边缘计算具备低延时计算速度快，实时响应效率更高，节省流量和带宽等特点。佰马边缘计算智能网关，经过软硬件优化开发设计，在物联网系统中发挥显著的低延时优势、省带宽优势、通信安全优势和多网兼备优势。
近日，三菱电气连续完成两项重大收购：其一，将ICONICS-美国标志软件的剩余股份全部收购。2011年以来，三菱已持有标志软件19.9%的股份，此次交易完成后美国标志软件将成为三菱电气100%的子公司。其二，收购了美国一家技术创业公司Realtime Robotics的股权。
近日，国际数据公司IDC发布了最新2021上半年《中国半年度边缘计算服务器市场（2021年上半年）跟踪报告》，数据显示，中国边缘服务器整体市场规模达到13.3亿美元，预计到2021年底将快速增长至33.1亿美元，同比增长23.9%。其中边缘定制服务器市场排名前三的厂商依次为浪潮、新华三和华为，浪潮以市占率49.4%稳居市场第一。
在大数据时代，数据信息成为了各行各业发展规划的一项重要依据。在工业领域，生产数据可视化的应用亦是将庞大的数据通过可视化分析，再由大屏将数据信息清晰明了地呈现出来。
随着移动设备、物联网设备的持续增长。流式数据呈现了爆发式增长。同时，越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求。基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求，在这个背景下，各种实时流处理平台应运而生。 运用好大数据可以让为消费者提供产品或服务的企业进行更精准的营销；比如我们大家都熟知的海尔，他们在推出某一款新型智能空调时，将广告投放到与会员大数据平台合作的旅游、健康类杂志上，不仅为杂志用户提供购买优惠的双赢模式，还通过用户订阅的杂志来判断用户的特点，从而进行更精准的营销。
数字技术和实体产业融合演进，跨时空连接带来了数实融合全新体验，数字孪生正日益在产业转型深化阶段发挥重要作用。
边缘计算使处理和存储资源更接近数据的创建和消费点，缩短了基本数据传输的距离。最大限度地减少了网络延迟，提高了数据检索和利用的速度，缓解了带宽拥塞，并降低了支持大量数据移动性的成本。边缘计算正在推动各个领域的变革。更快的数据驱动洞察周期允许在更短的时间内开发更具创新性的商品、应用程序和数字体验。这会带来更多的收入、更好的客户服务、更少的开支和更有效的运营。
5 月 23 日，在广州举行的腾讯“云+未来”峰会上，马化腾指出，超级大脑是一个让人工智能无处不在的智能操作系统，AI 能力将依托超级大脑随时随地被灵活调用。
市场研究&咨询公司Grand View Research预测，「即使在冠状病毒在全球肆虐的背景下，边缘计算以及5G网络市场最终也将出现显著增长。到2027年，边缘计算解决方案的市场规模将从35亿美元增长到434亿美元。」
---- 新智元报道 【新智元导读】今天微软人工智能大会上，微软宣布推出Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软AI服务与开发工具，以及在线人工智能学院等众多福利。 2018 微软人工智能大会（AI Innovate）上，微软发布两项大福利： 第一个是推出“3个100”计划： 发布Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软人工智能服务与开发工具； 与来自100家具有影响力的企业的开发者和数据科学家合作； 创造1
世界距离2020年的下一个十年更近了，就像大多数预测一样，这将是一个科技进步的伟大十年!技术创新已经超越了自身，创造了一个更高效、更便捷的服务世界。数据已成为企业和个人的最大资产。向云的过渡改变了数据处理的动态和互联网设备的功能。云让在数据中心上工作的“按需”计算能力梦想成为现实。
随着物联网、大数据、人工智能、5G 等信息技术的快速发展，云计算已经无法满足机器人、智能家居、无人驾驶、VR/AR、新媒体、智能安防、远程医疗、可穿戴设备、智能制造等场景对低延迟的高要求。根据国际调研机构 Gartner 公司的报告，到 2022 年，超过一半的企业数据将在传统数据中心和云平台之外的边缘产生和处理，目前约为 10%。边缘计算的兴起帮助企业近乎实时地分析信息，并围绕物联网 (IoT) 设备和数据创造新的价值。
近年来，数字孪生作为数实融合关键技术，已从浅层次应用，逐渐步入产业数字化转型的“深水区”，成为加速产业智能化的核心驱动力之一。腾讯在数字孪生领域持续加大技术投入和产业实践，致力于成为推动行业发展的关键力量。
近日，边缘计算社区从36Kr获悉北京云枢讯联科技有限公司（CloudHub）连续融资融了两轮数千万元，一起了解一下这个公司及背后的股东。
【摘要】基于边缘计算研究传感器高频次采集数据的传输、存储和处理技术架构，提出了传感器高频采集设备的软硬件模块组成，并形成通用数据分析处理软件框架，以长时间综合分析多个高频采集设备的数据，为物联网应用对大规模传感器数据进行挖掘处理和分析判决提供基础。
机器之心原创 作者：蛋酱 930 变革两年后，被寄予厚望的腾讯云在 To B 这张考卷上都写了什么？ 从「深圳市腾讯计算机系统有限公司」注册成立，到成为服务用户最多的中国互联网企业之一，腾讯经历了互联网发展的黄金二十年。拥有众多国民级应用、十多亿 C 端用户的同时，这家公司对于自身技术的披露却一向低调。 当然，事情也正在发生变化：两年前，腾讯宣布正式「拥抱」产业互联网，并进行了第三次组织架构调整，史称「930 变革」。这家科技巨头积淀多年的技术能力，终于越来越多地从幕后走到台前，被寄予厚望的腾讯云，成为腾
AbutionGraph：北京图特摩斯科技自研的国内首个准实时多维图形数据库，首个将实时/离线/指标聚合/图挖掘/AI框架等热门技术线深度整合在一起的认知图谱平台，本文仅对实时性的相关优势做分析。
本来今天想写.NET Core实战之CMS系统第十五篇文章的。哈，奈何今天在新生命人脉群里面看到石头哥分享的一张图片，然后大家就议论了起来，不过我看的很懵逼，这图什么意思啊？当一个朋友讲述了这个图片背后的故事的时候，瞬间泪奔了！先上图，第一眼看很平淡，一个苦逼程序猿在加班，旁边那个是布娃娃吗？反正我第一眼看就觉得是布娃娃！
大数据技术已经被应用到各行各业，涉及人们生活的方方面面。大数据技术大大提高了数据存储和计算能力，从而为企业快速决策提供了数据支撑，能够助力企业改进业务流程、控制成本、提高产品质量，应用大数据技术为企业核心竞争力的提升打下了坚实的基础。
导读：深度学习技术已经在互联网的诸多方向产生影响，每天科技新闻中关于深度学习和神经网络的讨论越来越多。深度学习技术在近两年飞速发展，各种互联网产品都争相应用深度学习技术，产品对深度学习的引入也将进一步影响人们的生活。
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,那么，到底什么是实时流式计算呢？谷歌大神Tyler Akidau在《the-world-beyond-batch-streaming-101》一文中提到过实时流式计算的三个特征：
陈仕明 虎牙数据平台负责人，一直从事数据相关的工作，从最初的企业数仓，到互联网数仓架构，再到大数据系统架构，拥有十年以上的行业经验。
【CSDN 编者按】随着技术不断更新，数据库的发展可谓全面开花，也吸引了越来越多人的关注，但大家真的都足够了解数据库吗？ 作者 | 易璜珵 责编 | 侯淼淼 出品 | 《新程序员》编辑部 互联网飞速发展的时代里，数据库、中间件和操作系统并列成为全球三大基础软件技术。而随着AI、5G和云计算技术的不断迭代，数据库的发展多面开花，越来越多的高校毕业生及资深技术人纷纷投身于数据库产业。其中，自行业互联网化和数字化加速以来，越来越多的用户选择上云，国产数据库市场迎来了新机遇。然而在一片光明的景象下，
Lambda架构设计目的在于提供一个满足大数据系统关键特性的架构。整合离线计算和实时计算，融合不可变性、读写分离和复杂性隔离等原则。
AI 前线导读：有赞是一个商家服务公司，提供全行业全场景的电商解决方案。在有赞，大量的业务场景依赖对实时数据的处理，作为一类基础技术组件，服务着有赞内部几十个业务产品，几百个实时计算任务，其中包括交易数据大屏，商品实时统计分析，日志平台，调用链，风控等多个业务场景，本文将介绍有赞实时计算当前的发展历程和当前的实时计算技术架构。
工业互联网的基础是网络体系，网络互联实现信息互通，但由于种种原因，“信息孤岛”现象在企业内部、企业之间大量存在。标识解析是网络体系中承上启下的部分，是工业互联网“基础中的基础”，可以突破不同领域间的信息壁垒，解决“信息孤岛”问题，如今，标识解析已经实现了多种应用。
友盟数据平台负责人 吴磊 移动互联网的无处不在催熟了大数据平台，而中国互联网正在面临从IT时代到DT时代的变革，移动互联网与大数据几乎是一种相生相伴的关系。回归到App研发，到后期尤其需要数据与运营。友盟从2010年开始就专注于移动大数据，5年来不仅积累了大量的数据，而且拥有着丰富的技术与经验，那么，友盟大数据平台有着怎样的架构与实践？今天在这里与大家分享一下。 一、架构 架构思想 友盟架构主要参考了Twitter提出的Lambda架构思想。如上图所示，最下面是快速处理层，新增数据在快速处理层计算，这部
物联网平台里模块很多，但其中很重要的一块就是数据处理，包括采集、存储、查询、分析和计算，是整个物联网行业里面比较共性的部分，个性化程度不高。
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