物联网处于数字化转型的前沿，如何将这些连接设备的潜力进行较大程度的发挥取决于多接入边缘计算(MEC)。技术正在以前所未有的速度改变世界，物联网则走在了时代较前沿。据预测，到2030年，全球包括智能摄像头在内将有约500亿台联网设备。这些摄像头以及一般IoT设备的智能性和影响力取决于几个方面：设备感知周围世界所发生事件的能力、AI应用程序分析设备信息并实时做出反应的能力、该应用程序运行的云以及网络的容量和响应能力等。物联网处于数字化转型的前沿，如何将这些连接设备的潜力进行较大程度的发挥取决于多接入边缘计算(MEC)。边缘计算的价值：分布式和低延迟计算。浙江边缘计算主机
随着我们朝着更加互联的生态系统迈进，数据生成将继续飞速增加，尤其是在5G技术取得腾飞，进一步加快网络连接以后。虽然中心云或数据中心传统上一直是数据管理、处理和存储的选择，但这两种方案都存在局限性。边缘计算可以充当替代解决方案，但由于该技术仍处于起步阶段，因此还比较难预料其未来的发展。设备能力方面的挑战--包括开发能够处理云端分流的计算任务的软件和硬件的能力--可能会出现。能否教会机器在能够在边缘执行的计算任务和需要云端执行的计算任务之间切换，也是一个挑战。即便如此，随着边缘计算更多地被采用，企业将有更多的机会在各个领域测试和部署这种技术。有些用例可能比其他用例更能证明边缘计算的价值，但整体来看，该技术对我们整个互联生态系统的潜在影响则可能是翻天覆地的。北京小型化边缘计算编程语言需要考虑工作流中硬件的异构性和各种资源的计算能力。
边缘计算是指靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用中心能力为一体的开放平台。网络边缘侧可以是从数据源到云计算中心之间的任意功能实体，这些实体搭载着融合网络、计算、存储、应用中心能力的边缘计算平台，为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算。与像云端中进行处理和算法决策不同，边缘计算是将智能和计算推向更接近实际的行动，而云计算需要在云端进行计算，主要得差异体现在多源异构数据处理、带宽负载和资源浪费、资源限制和安全和隐私保护等方面。网络边缘数据涉及个人隐私，传统的云计算模式需要将这些隐私数据上传至云计算中心，这将增加泄露用户隐私数据的风险。在边缘计算中，身份认证协议的研究应借鉴现有方案的优势之处，同时结合边缘计算中分布式、移动性等特点，加强统一认证、跨域认证和切换认证技术的研究，以保障用户在不同信任域和异构网络环境下的数据和隐私安全。
其他行业领域的应用：其他可以利用边缘计算技术的行业包括金融业和零售业。这两个行业都使用大型的客户和后端数据集来提供从选股信息到店内服装摆放的各种信息，可以从减少对云计算的依赖中获益。零售可以使用边缘计算应用程序来增强顾客体验。如今，许多零售商都在致力于改善店内体验，优化数据收集和分析的方式对它们而言一定比较有意义--尤其是考虑到许多零售商已经在尝试使用联网的智能显示屏。此外，许多人使用店内平板电脑所生成的销售点数据，这些数据会被传输到云端或数据中心。借助边缘计算，数据可以在本地进行分析，从而减少敏感数据泄漏的风险。边缘计算直接对终端设备收集而数据信息进行过滤处理和分析，更省时高效。
在我们比较关心的汽车领域，边缘计算主要有几个落脚点，自动驾驶、智能座舱两大块，在比较难的领域，目前自动驾驶系统芯片选择上与深度学习的技术路线有比较大的重叠，深度学习算法复杂性比较高，需要有相应的嵌入式计算平台进行匹配，在应用过程中硬件技术路线主要有GPU、SoC、FPGA、ASIC等，这里分化比较厉害，有许多不同的方向。国外比较典型的公司是英特尔以133.8亿欧元收购的Mobileye，国内典型的则是地平线，这家公司的前景相对要更明朗一些，比如其在高级别自动驾驶上与奥迪的合作，在辅助驾驶上与首汽约车的合作，看起来颇有紧追Mobileye，后发先至的味道。总的来说，边缘计算具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、异构汇聚和本地安全隐私保护等特点，在许多场景下特别是智能交通（车载领域）存在非常突出的优势。边缘计算是在高带宽、时间敏感型、物联网集成这个背景下发展起来的技术。江苏无风扇边缘计算电力巡检
边缘计算设备一侧与直接产生数据的物理设备连通，另一侧则可以将处理过的数据上传到云端。浙江边缘计算主机
边缘计算不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。关键技术：在大数据环境下，元数据的体量也非常大，元数据的存取性能是整个边缘式文件系统性能的关键。常见的元数据管理可以分为集中式和边缘式元数据管理架构。集中式元数据管理架构采用单一的元数据服务器，实现简单．但是存在单点故障等问题。边缘式元数据管理架构则将元数据分散在多个结点上．进而解决了元数据服务器的性能瓶颈等问题。并提高了元数据管理架构的可扩展性，但实现较为复杂，并引入了元数据一致性的问题。浙江边缘计算主机
