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边缘计算快速处理数据的能力
形状
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伴随着云计算的集中和边缘计算的分布式两种技术的差异性,未来后者的热度可能会超过前者,成为更为广泛的选择。但这也只是一个面向未来的设想。当前,边缘计算发展的桎梏还需要解决云边协作的技术问题和部署问题。

例如,边缘节点需要与其它节点进行集成,与云中心联动,如何对数据资源进行筛选、迁移,是需要解决的关键问题。而且边缘节点之间、边缘与中心之间也需要一个统一的底层传输网络支持,其中涉及到的协议栈优化、私有协议以及动态选择技术和组网技术都是必须面对的云计算就是数据跟着计算走,边缘计算就是计算跟着数据走。

不可否认,跟随数据的另一面,其本身也意味着计算布局的分布式。但在实际应用中,如果所有终端设备产生的数据都全部通过网络到云端进行处理,就很难实时满足越来越严格的数据处理需求。快速处理数据是一种在所有可连接的数据时代的关键能力。

在智慧交通方面,IoT边缘计算系统(IoTEdge)需要实时提供碰撞告警、红绿灯相位推送、车流量感知及控制等智能服务,而这些都是需要场景下快速的数据处理能力。

就体验而言,在视频观看方面,应用智能云边缘计算节点BEC后,分发到用户侧观看速度提高了20%,用户体验有了25%的优质提升。很显然,边缘计算节点所支持的分布能力往往是影响您下一步观看体验的重要因素。

实际上,边缘计算发展到现在,对社会运行过程的影响越来越大。在边缘计算这一热门领域,我们看到的正是这种技术的融合(5G、AI、云计算、物联网等等)、应用融合、场景融合等,而融合最终将推动计算的另一种范式,即边缘计算的发展。

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